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基于KNN的話題跟蹤研究_李樹平
1 引言 在話題檢測與跟蹤研究中,話題跟蹤是它的一個子任務,被 定義為在給定同一個話題的幾篇新聞報道的前提下檢測出該 話題的后繼新聞報道。從定義可以看出,話題跟蹤研究在本質上 等價于一種受監督的分類研究, 它的關鍵技術就是文本分類算 法,難點在于話題/報道表示模型。文本分類算法一般包括 KNN 算法,Rocchio 算法,支持向量機(SVM),簡單貝葉斯算法和決策樹 算法,其中最常用的是 KNN 算法。它也是目前分類效果最好且 應用最廣泛的文本分類算法。 2 基于 KNN 的話題跟蹤系統 基于 KNN 的話題跟蹤系統由話題/報道表示模型,KNN 文 本分類方法和話題檢測與跟蹤評測方法三個模塊組成。 2.1 基于向量空間模型的話題/報道表示模型 話題/報道表示模型一般采用文本表示方法實現,向量空間 模型由 Salton 教授于 1968 年提出的,是最簡便而又高效的文本 表示方法之一,在海量文本信息處理方面具有非常強的優勢。因 此,本文采用向量空間模型實現話題/報道表示模型。在向量空 間模型實現話題/報道表示模型時,存在高維特征空間問題,這個 問題可以通過特征選擇算法解決。
1 引言 在話題檢測與跟蹤研究中,話題跟蹤是它的一個子任務,被 定義為在給定同一個話題的幾篇新聞報道的前提下檢測出該 話題的后繼新聞報道。從定義可以看出,話題跟蹤研究在本質上 等價于一種受監督的分類研究, 它的關鍵技術就是文本分類算 法,難點在于話題/報道表示模型。文本分類算法一般包括 KNN 算法,Rocchio 算法,支持向量機(SVM),簡單貝葉斯算法和決策樹 算法,其中最常用的是 KNN 算法。它也是目前分類效果最好且 應用最廣泛的文本分類算法。 2 基于 KNN 的話題跟蹤系統 基于 KNN 的話題跟蹤系統由話題/報道表示模型,KNN 文 本分類方法和話題檢測與跟蹤評測方法三個模塊組成。 2.1 基于向量空間模型的話題/報道表示模型 話題/報道表示模型一般采用文本表示方法實現,向量空間 模型由 Salton 教授于 1968 年提出的,是最簡便而又高效的文本 表示方法之一,在海量文本信息處理方面具有非常強的優勢。因 此,本文采用向量空間模型實現話題/報道表示模型。在向量空 間模型實現話題/報道表示模型時,存在高維特征空間問題,這個 問題可以通過特征選擇算法解決。
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