计算机应用研究

作者：马新宇,黄春梅,姜春茂,

单位：1.黑龙江财经学院财经信息工程学院,哈尔滨150500；2.哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院,哈尔滨150025；3.福建工程学院计算机科学与数学学院,福州350118；

关键词：三支决策,KNN算法,渐进式,文本分类,

基金：黑龙江省自然科学基金资助项目(LH2020F031)；；

在传统的文本分类中，KNN算法以其简单、分类准确率高、非参数得到了广泛的应用。但是传统KNN算法在进行文本分类的过程中，需要计算待分类文本与每一个训练样本的相似度，当面对海量的文本时，分类的效果会明显降低。针对此问题，提出了一种基于三支决策的KNN渐进式文本分类方法用于提高其分类效率，结合三支决策在分类问题中的优势，将三支决策与KNN算法相结合，对标题、摘要、关键词等进行渐进式的分类处理，从而完成待分类文本的分类，提高文本分类的效率和性能。实验表明，该算法能够在确保KNN算法分类准确率的基础上，同时提高分类效率。

来源：2023年第4期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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