陈猛（中共河南省委党校信息管理部 河南郑州 450000）摘 要本文提出一种基于K最近邻算法的网络文本分类方法，对网络中新的文章和帖子进行分类，判断与事先给定的哪个主题相同，实现舆情主题跟踪。该方法对使用爬虫程序获得的网页，先使用预处理的相关技术获取到网页的纯文本内容，主要包括降噪处理和内容抽取，接下来对文本样本进行分词和去停用词处理，然后通过特征选择实现降维。为简化计算快速分类，假定样本文档集中的正例和反例样本数均为N，对于待分类文档d，基于K最近邻的思想计算余弦函数值，得到待分类文档d与正反例样本的相似度，设定相似度阈值r，统计相似度大于r的正反例数目，将待分类文本归为数目较大的类别。1
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