【摘 要】
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随着信息处理技术和计算机网络的普及，Internet上的Web页面数量呈指数增长，为了快速、方便地处理这些信息，Web文本自动分类技术应运而生，并且已经成为信息检索和文本数据挖掘领域
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随着信息处理技术和计算机网络的普及，Internet上的Web页面数量呈指数增长，为了快速、方便地处理这些信息，Web文本自动分类技术应运而生，并且已经成为信息检索和文本数据挖掘领域的一个研究热点。 结合在企业竞争情报系统中的应用，本文提出了新的特征选择函数并且对KNN算法做了改进，具体的工作如下： (1)介绍了文本挖掘中所用到的主要关键技术，包括：中文分词技术、文本的特征表示、文本的特征选择、分类技术、聚类技术，以及一些性能评估方法。 (2)介绍了KNN算法的步骤、优缺点，着重介绍了两方面的改进方法。第一个改进特征选择函数，引入词频、文档频、信息熵等元素后，信息选择函数对词的重要性有较好的区分度，既有较好的类内代表性，又有较好的类间区分度。第二个改进的是 KNN分类算法，根据KNN分类算法常常遇到的问题，提出了对样本空间的裁剪方法，不但提高了精度，又减少了时间复杂度。 最后，在前面研究的基础上，根据所做的项目课题，将改进的KNN算法应用于企业竞争情报系统中，取得了较好的结果。
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