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摘 要:本发明公开了一种基于聚类和隶属度融合的改进型文本分类算法,该算法将待分类文本和训练文本集中的训练文本用向量空间表示,通过聚类算法将各个类别中的训练文本聚类,并合并同一个簇内的训练文本,形成新的文本向量,利用新的文本向量与待分类文本向量进行计算,从而得到待分类文本与各个类别的相似度以及待分类文本隶属各个类别的程度,将两者相加,最大值对应的类别即为待分类文本的类别。聚类算法在不裁剪原始样本数量的基础上减少文本分类算法执行的时间复杂度,隶属度改进了待分类文本的分类判定方式,考虑训练文本密度对分类判定的影响,提高文本分类的准确率,本发明有效解决了文本分类的算法时间复杂度和分类准确率问题。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201610380813.7 | 专利名称: | 一种基于聚类和隶属度融合的改进型文本分类算法 |
申请日: | 2016-06-01 | 申请/专利权人 | 南京邮电大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市栖霞区文苑路9号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/35搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2019-07-23 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN106021578B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |