基于最近邻子空间搜索的两类文本分类方法

来源：计算机工程与科学杂志2015年第1期北京时间：

作者：李玉鑑，王影，冷强奎

单位：（北京工业大学计算机学院，北京 100124）

摘要：在文本分类中，最近邻搜索算法具有思想简单、准确率高等优点，但通常在分类过程中的计算量较大。为克服这一不足，提出了一种基于最近邻子空间搜索的两类文本分类方法。首先提取每一类样本向量组的特征子空间，并通过映射将子空间变换为高维空间中的点，然后把最近邻子空间搜索转化为最近邻搜索完成分类过程。在Reuters21578数据集上的实验表明，该方法能够有效提高文本分类的性能，具有较高的准确率、召回率和F1值。

关键词：文本分类,最近邻子空间搜索,最近邻搜索,

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61175004)；北京市自然科学基金资助项目(4112009)；北京市教委科技发展项目(KZ201210005007)；高等学校博士学科专项科研基金资助项目(20121103110029)