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J-GLOBAL ID：202102278888990938   整理番号：21A2870044

テキストカテゴリー化のための改良型K最近傍アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An improved K-nearest-neighbor algorithm for text categorization

著者 (4件)： Jiang Shengyi (School of Informatics, Guangdong University of Foreign Studies, 510420 Guangzhou, China) ,  Pang Guansong (School of Informatics, Guangdong University of Foreign Studies, 510420 Guangzhou, China) ,  Wu Meiling (School of Informatics, Guangdong University of Foreign Studies, 510420 Guangzhou, China) ,  Kuang Limin (School of Informatics, Guangdong University of Foreign Studies, 510420 Guangzhou, China)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 1  ページ： 1503-1509  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： テキスト分類は,サージテキストデータを管理し,組織化する重要なツールである。多くのテキスト分類アルゴリズムは,KNN,Naive Bayesおよびサポートベクトルマシンのような以前の文献において探索されてきた。KNNテキスト分類は,効果的ではあるが効率的な分類方法である。本論文では,テキスト分類のための改良KNNアルゴリズムを提案し,制約付き1パスクラスタリングアルゴリズムとKNNテキスト分類を結合することによって分類モデルを構築する。3つのベンチマークコーパスに関する経験的結果は,著者らのアルゴリズムがテキスト類似性計算を実質的に減らして,最先端のKNN,Naive Bayesおよびサポートベクターマシン分類装置より優れていることを示した。さらに,提案アルゴリズムによって構築した分類モデルは,インクリメンタルに更新することができ,それは多くの実語アプリケーションにおいて大きなスケーラビリティを有した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  クラスタ化 ,  応用プログラム ,  類似性 ,  ベンチマーク ,  コーパス ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 分類法 ,  テキスト分類 ,  スパムフィルタ ,  分類モデル ,  SVM分類 ,  テキストデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： テキスト分類 ,  KNNテキスト分類 ,  ワンパスクラスタリング ,  スパムフィルタリング

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： カテゴリー化 ,  アルゴリズム