基于支持向量機(jī)與聚類算法的中文文本分類研究的開題報(bào)告

基于支持向量機(jī)與聚類算法的中文文本分類研究的開題報(bào)告一、選題背景及意義隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來，人們面對(duì)著海量的中文文本數(shù)據(jù)，如何快速、準(zhǔn)確地分類文本已經(jīng)成為一個(gè)非常重要的研究領(lǐng)域。中文文本分類的應(yīng)用范圍廣泛，涉及到情感分析、新聞分類、垃圾郵件過濾、語音識(shí)別等領(lǐng)域，因此，對(duì)中文文本分類的研究具有重要的理論和應(yīng)用價(jià)值。本論文擬采用支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）和聚類算法，研究中文文本分類。SVM是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的新型數(shù)據(jù)分類方法，由于其在處理高維樣本時(shí)具有很高的準(zhǔn)確性和效率，被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、文本分類等領(lǐng)域。在本論文中，我們將采用SVM對(duì)中文文本進(jìn)行分類，并結(jié)合聚類算法來提高分類準(zhǔn)確度，同時(shí)比較SVM和傳統(tǒng)文本分類算法之間的差異。二、研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線本論文擬從以下三方面進(jìn)行研究：（1）提取文本特征：對(duì)中文文本進(jìn)行特征提取是中文文本分類的關(guān)鍵。本論文將比較常用的文本特征提取方法（如TF-IDF、文本頻率、詞匯切片等）的效果，選出最適合中文文本分類的特征提取方法。（2）支持向量機(jī)分類方法：在文本特征提取后，本論文將采用SVM對(duì)文本進(jìn)行分類。SVM是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的分類方法，我們將對(duì)SVM的理論和算法進(jìn)行研究，深入探討其在中文文本分類中的優(yōu)勢(shì)和不足之處。（3）聚類算法優(yōu)化：本論文研究了在SVM中利用聚類算法來優(yōu)化分類效果。我們將通過比較聚類算法中的K-Means、層次聚類、DBSCAN等常用算法在SVM中的效果，找出最優(yōu)的聚類算法，提高中文文本分類的準(zhǔn)確度。研究方法：（1）收集文本數(shù)據(jù)：從網(wǎng)絡(luò)、新聞媒體等途徑獲取中文文本數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的多樣性和代表性。（2）文本特征提取：比較不同文本特征提取方法的效果，選擇最適合中文文本分類的特征提取方法。（3）支持向量機(jī)分類：使用SVM對(duì)中文文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，比較不同SVM模型的效果，找到效果最好的SVM模型。（4）聚類算法優(yōu)化：將聚類算法與SVM結(jié)合，采用不同的聚類算法，比較不同聚類算法的優(yōu)劣，最終得出在SVM下最優(yōu)的聚類算法模型。三、預(yù)期成果（1）對(duì)中文文本分類的常用特征提取方法和分類方法進(jìn)行了比較，找到最適合中文文本分類的方法。（2）在SVM中應(yīng)用聚類算法進(jìn)行分類，提高了分類效果，驗(yàn)證了SVM在中文文本分類中的優(yōu)勢(shì)和不足之處。（3）得出最優(yōu)的SVM模型和聚類算法模型，提高中文文本分類的準(zhǔn)確度。（4）論文研究結(jié)果在中文文本分類等領(lǐng)域具有重要的理論和應(yīng)用價(jià)值。四、參考文獻(xiàn)[1]張穎雯,管慧英.基于支持向量機(jī)的中文新聞分類研究[J].電子科技大學(xué)學(xué)報(bào),2011,40(3):470-475.[2]馬曉玲.文本聚類與分類研究[D].湖南大學(xué),2010.[3]王琳琳,陳道軍.改進(jìn)的K-Means聚類算法在文本分類中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué),2019,41(4):721-726.[4]李祖能,王翠霞.基于DBSCAN的文本聚類算法研究[J].現(xiàn)代計(jì)算機(jī),2018,16(5):24-28.[5]BurgesCJC.Atutorialonsupportvectormachinesforpatternr