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隨著互聯(lián)網信息的飛速增長，文本分類變成了一項處理和資質文本信息的關鍵技術。文本分類技術可用于分類新聞，在互聯(lián)網上尋找有趣的信息，或者通過超文本去直到用戶的搜索，因為手動建立文本分類器是很困難和耗時的，通過實例去學習分類在這方面就很有優(yōu)勢。
一般的文本分類分為這幾個步驟，首先是建立文檔的表示模型，即通過若干特征去表示一個文本，因為一般情況下一篇文章都有著成百上千的特征向量，直接進行分類會有很大的時間和空間上的消耗，所以在分類之前，必須先進行特征降維，特征降維的方法主要有信息增益，X2統(tǒng)計，互信息，tf‘-idf等方法，然后就要開始進行分類，常用的一些方法有貝葉斯，knn，支持向量機，關聯(lián)規(guī)則等。其中應用較廣的knn等方法中存在受文章長短影響和忽略了語義關聯(lián)的影響等一些問題。本文針對這些問題結合了apiori算法與knn算法，解決了上述的問題。
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