一种基于信息论的文本数据挖掘算法

随着互联网技术的快速发展和应用,很多领域已经积累了海量数据资源,文本数据占据了85.6%,因此文本数据挖掘和分析成为人们研究的热点,并且引起了百度、Google、京东、腾讯等互联网公司关注。可以在文本数据挖掘中引入支持向量机、BP神经网络、K均值算法,但是这些算法需要依赖经验知识,不能够从多维度挖掘文本数据。因此,为了解决上述问题,本文提出构建一种基于信息论的文本数据挖掘算法,该算法可以从海量文本数据集中发现潜在的有价值的信息,提高文本分类的准确度。