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《东北师范大学》 2018年
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基于KNN算法的文本类中小学教学资源分类方法研究

王世奇  
【摘要】:随着“互联网+”概念的提出,我国信息化教育建设得到了大力发展。网络教学资源作为新的载体,让知识传播的媒介不再局限于书本,教师和学生也有了更加丰富的课外知识选择。但与此同时,网络教学资源近年来呈几何倍数增长且种类繁杂,为了能够对其进行有效利用,我们急需对资源进行有效分类整理。目前,教学资源主要包括:视频、音频、文字等多种类型,而其中大部分属于文本类资源。因此,教学资源中对于文本分类的研究具有重要意义。本文以文本类中小学教学资源作为研究对象,结合领域特征对TF-IDF权重计算方法和KNN算法进行改进,从而提高分类的效率、效果。首先,文章阐述了研究的相关背景、意义、研究现状等内容,并对理论基础进行了介绍,如:文本预处理、特征选择、权重计算方法、分类算法、分类性能评估等。然后对文本类中小学教学资源特点进行了总结归纳,制定分类标准并构建语料库,结合资源特点对文本预处理过程进行了调整和改进。最后,我们结合文本类中小学教学资源特点,对TF-IDF权重计算方法和KNN算法进行了深入分析,并提出有效的改进方案。(1)对权重计算方法TF-IDF的改进。传统的TF-IDF算法,只考虑了特征项出现的词频(TF)和逆文档频率(IDF),即如果一个特征项出现的频次越高,且训练集中出现该特征项的文本越少,该特征项越重要。我们在此基础上,提出了TF-IDF_ATC权值计算方法,通过增加参数ATC帮助判断特征项出现频次的类内分布和类间分布状况,更好的赋予特征项精确的权值。(2)应用密度裁剪的KNN分类算法改进方案。文本类中小学教学资源中,文科资源数远远大于理科,存在样本密度分布不均问题,严重影响分类效果。我们通过度量样本空间密度,找出处于高密度区域的文本。针对类内区域、类间区域两种情况,分别提出不同的裁剪方法,并且重点考虑了多个类交界区域空间中的裁剪问题,保证了样本均匀分布的同时,减少分类的所需时间。最后在Weka平台下,通过对比实验证明了改进算法的有效性。
【学位授予单位】:东北师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:G434;TP391.1

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