基于自学习向量空间模型文本分类算法的研究与应用

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摘要：随着网络信息的迅猛发展,信息处理已经成为人们获取有用信息不可缺少的工具。文本自动分类是信息处理的重要研究方向。它是指在给定的分类体系下,根据文本的内容自动判别文本类别的过程。本文对文本分类中所涉及的关键技术,包括向量空间模型,特征提取,机器学习方法等进行了研究和探讨。最后,本文实现了一套基于自学习向量空间模型的文本分类系统,并基于kafka消息队列和storm流计算框架,实时地为文本进行分类。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/94352X/201609/82749090504849544857485149.html

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关键词：分类算法 cqvip Storm 信息处理 大家共享 文本分类 向量空间模型 机器学习 kafka消息队列 storm流计算