基于模糊形式概念分析的文本分类模型  

Text Categorization Model Based on Fuzzy Formal Concept Analysis

作　　者：李想[1] 王素格[2,3] 郭晓敏[2] 

机构地区：[1]山西大学数学科学学院,太原030006 [2]山西大学计算机与信息技术学院,太原030006 [3]山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,太原030006

出　　处：《电脑开发与应用》2014年第5期1-3,共3页Computer Development & Applications

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61175067;61272095;60970014);山西省科技攻关项目(20110321027-02)

摘　　要：提出了一种基于模糊形式概念分析的文本分类模型,通过概念化文本到一个更加抽象的概念形式,以概念而非文本作为训练样本,最终结合近邻分类算法实现文本分类决策。实验结果表明该算法有很好的性能。In this paper,a text classification model is proposed based on fuzzy formal concept analysis to conceptualize documents into a more abstract form of concepts,and these are used as the training examples. Then KNN classification algorithm is used to achieve the classification of texts. The experimental results indicate superior performance.

关 键 词：模糊形式概念分析 文本分类 K近邻 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]