论文研究基于最大关联规则的文本分类 .pdf

采用深度学习，cnn,rnn两种方式对新闻类信息。进行分类预测。。。。仅供初学者练习使用

文本分类，语义学习都是机器学习和深度学习中比较重要的部分，本文档详细的介绍了文本分类这一思想，是一份非常值得学习的资料！

引入规则提取量的度量标准，提出一种基于免疫多克隆遗传策略的Web日志关联规则挖掘方法。该算法在遗传算法的基础上引入免疫多克隆算子，有效地克服了遗传算法容易陷入局部最优的缺点，具有更强的全局与局部搜索能

【摘要】 文本自动分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.提出了基于机器学习的文本分类技术所面临的互联网内容信息处理等复杂应用的挑战,从模型、算法和评测等

对四种特征选择方法: 互信息、信息增益、x 2 统计和期望交叉熵作了简要的介绍, 并 且结合 K NN分类算法 , 使用查全率、查准率、宏平均和微平均对四种特征选择方法分别进行评 估 , 提出并讨论了

影评分类的朴素贝叶斯文本分类算法改进，张浩强，任思行，针对影评分类的情感分析这种文本分类问题中朴素贝叶斯分类算法的局限性，根据句法依存关系在文本中抽取情感特征，将其向量化；利

提出并实现了一种结合前馈型神经网络和K最近邻的文本分类算法。其中，在选取特征项时考虑到Web文本不同标签组所代表的意义和权重有所区别，采用了一种改进的TFIDF特征选择法。最后对设计的分类器进行了开放

关键词的提取是进行计算机自动文本分类和其他文本数据挖掘应用的关键。系统从语言的词性角度考虑，对传统的最大匹配分词法进行了改进，提出一种基于动词、虚词和停用词三个较小词库的快速分词方法（FS），并利用T

大规模文体分类是一个非常复杂的任务。提出了一种基于语言自然节奏的文本分类方法，通过对语言中标点标记的自然节奏进行分析，获取其特征，应用贝叶斯分类器，可以快速高效地完成文本分类任务。这种文本分类方法与当

手机取证中基于维基百科的文本分类技术研究，姜松润，张淼，本文对手机取证进行研究，并对取得证据的特点进行分析。随后对文本分类技术进行研究，分析了文本分类的相关流程。由于手机取证中