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一种基于数据源划分矩阵的加权关联规则挖掘方法: 本发明涉及一种基于数据源划分矩阵的加权关联规则挖掘方法，属于人工智能、机器学习、数据挖掘技术领域。利用人工智能方法，能够从海量、复杂的行业文本数据中挖掘隐含的有价值的专家知识，并以关联规则的方式表达，可以为专家系统中知识...; 孙新王璇严西敏欧阳童王乐和郭文浩; 文献传递

基于训练集裁剪的加权K近邻文本分类算法被引量：7: 2016年; 文本分类是信息检索领域的重要应用之一,由于采用统一特征向量形式表示所有文档,导致针对每个文档的特征向量具有高维性和稀疏性,从而影响文档分类的性能和精度。为有效提升文本特征选择的准确度,本文首先提出基于信息增益的特征选择函数改进方法,提高特征选择的精度。KNN(KNearest Neighbor)算法是文本分类中广泛应用的算法,本文针对经典KNN计算量大、类别标定函数精度不高的问题,提出基于训练集裁剪的加权KNN算法。该算法通过对训练集进行裁剪提升了分类算法的计算效率,通过模糊集的隶属度函数提升分类算法的准确性。在公开数据上的实验结果及实验分析证明了算法的有效性。; 孙新欧阳童严西敏尚煜茗郭文浩; 关键词：文本分类信息增益

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郭文浩