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文檔簡介
1、手機短信作為移動通信中的一項基本業(yè)務，伴隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，其使用量日益增長，功能范圍日趨廣泛，極大地方便了人們的生活。短信的大量使用致使用戶在對其管理上存在一定的繁瑣性，如查找利用重要短信數(shù)據(jù)顯得較為復雜。本文研究的重點是如何利用文本挖掘技術(shù)對短信進行分類管理和利用。
本文首先在介紹文本挖掘技術(shù)相關(guān)概念知識、文本預處理技術(shù)以及文本分類技術(shù)的基礎(chǔ)上對短信的內(nèi)容格式和結(jié)構(gòu)進行了詳細的研究，提出了一種短信會話的抽取方法，針對
2、短信中特殊詞匯給出了短信文本規(guī)范化的處理方式。然后比較了幾種文本特征選擇方法，選擇了一種適合短信處理的特征選擇方法。研究了常用的幾種文本分類算法，詳細對KNN算法的原理、步驟、優(yōu)缺點進行了分析，并針對 KNN算法對 K值依賴過大和受訓練樣本密度影響較大的缺點設(shè)計了改進型KNN分類算法，即利用樣本近鄰類別相似度和類別中心向量對 KNN分類算法進行改進。
最后，在本文中知識技術(shù)研究的基礎(chǔ)上，設(shè)計和實現(xiàn)了基于BREW的手機數(shù)據(jù)管理平
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