基于改進K近鄰算法的手機電子郵件內容自動分類研究.pdf

1、最近幾年，智能手機發(fā)展勢頭猛漲，已經成為繼廣播、電視、報紙和互聯網之后的新一代的媒介形式。通過智能手機收發(fā)郵件的頻率飛速增長，加之垃圾郵件的肆掠擴散并沒有遏制反而愈演愈深，電子郵件運營商以幾何級數的速度不斷提升郵箱的容量。面對海量的郵件和頻繁入侵的垃圾郵件，因此郵件自動分類就顯得具有較高的實用價值。
　　 基于電子郵件內容的手機電子郵件自動分類技術，是數據挖掘中文本分類技術的一個重要應用。因此，首先從文本預處理、文本提取和中文分

2、詞等技術的概念以及文本自動分類的背景著手，系統(tǒng)地探討電子郵件自動分類的流程和步驟，深入研究了實現手機電子郵件自動分類系統(tǒng)所涉及的理論和技術。對于涉及到文本分類的關鍵技術，包括中文分詞、特征提取、詞頻統(tǒng)計、向量空間模型和分類算法，本文給出了詳細的理論闡述和算法描述。
　　 由于是基于K近鄰算法的改進算法，重點探討了K近鄰算法，并針對其缺點即選擇閾值K的盲目性，提出了基于矩陣奇異值分解的K近鄰算法。該改進算法基于矩陣奇異值分解技術，