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面向电力客户投诉信息的短文本分类算法的改进技术
被引量:
3
1
作者
吴艾薇
雷景生
《上海电力学院学报》
CAS
2017年第6期597-600,共4页
针对电力客户投诉信息进行短文本分类,介绍了K近邻(KNN)算法和中心向量算法,并针对KNN分类算法的某些缺陷作了相关改进,主要加入了中心向量法的思想.对改良后的KNN算法、中心向量算法和传统的KNN算法进行了实验比较,结果发现,相比传统的...
针对电力客户投诉信息进行短文本分类,介绍了K近邻(KNN)算法和中心向量算法,并针对KNN分类算法的某些缺陷作了相关改进,主要加入了中心向量法的思想.对改良后的KNN算法、中心向量算法和传统的KNN算法进行了实验比较,结果发现,相比传统的KNN算法,改良后的新方案能更好地运用在电力客户投诉信息的分类操作上.
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关键词
文本分类
中心向量法
K近邻算法
相似度
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职称材料
题名
面向电力客户投诉信息的短文本分类算法的改进技术
被引量:
3
1
作者
吴艾薇
雷景生
机构
上海电力学院计算机科学与技术学院
出处
《上海电力学院学报》
CAS
2017年第6期597-600,共4页
文摘
针对电力客户投诉信息进行短文本分类,介绍了K近邻(KNN)算法和中心向量算法,并针对KNN分类算法的某些缺陷作了相关改进,主要加入了中心向量法的思想.对改良后的KNN算法、中心向量算法和传统的KNN算法进行了实验比较,结果发现,相比传统的KNN算法,改良后的新方案能更好地运用在电力客户投诉信息的分类操作上.
关键词
文本分类
中心向量法
K近邻算法
相似度
Keywords
text classification
central vector method
K-Nearest Neighbor algorithm
similarity
分类号
TN919.3 [电子电信—通信与信息系统]
TP271.5 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向电力客户投诉信息的短文本分类算法的改进技术
吴艾薇
雷景生
《上海电力学院学报》
CAS
2017
3
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