动态文本分类中概念漂移问题的解决算法研究

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以当前的“消极学习型分类法”加“动态更新训练集”的组合模式,不足以解决好动态文本分类中的概念漂移问题。为此,受消极分类法基本思想的启发,并借鉴k-NN算法的优点,提出了针对概念漂移问题的“消极特征选择模式”的概念和基于此模式的动态文本分类算法。测试结果表明,新算法很好地解决了当前存在的难点问题,具有高可靠性、高实用性等优点。
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