短文本数据分类：朴素贝叶斯与k近邻结合的策略

"短文本数据分类是网络舆情分析中的关键技术，主要关注如何对诸如社交媒体、论坛、博客等平台上的短小文本进行有效分类。本文作者宋东风和张志浩来自同济大学计算中心，他们探讨了在比较购物搜索场景下商品数据的自动分类问题，并对比了两种常见的文本分类算法：朴素贝叶斯（Naive Bayes, NB）和k近邻（k-Nearest Neighbor, k-NN）。" 正文： 短文本数据分类在当前大数据时代中扮演着重要角色，特别是在网络舆情监控、情感分析和智能推荐系统等领域。由于短文本通常信息量有限，词汇表达不完整，这给传统的文本分类方法带来了挑战。在本研究中，作者针对短文本数据的特点，深入分析了这两种分类算法的优缺点。 朴素贝叶斯算法是一种基于概率的分类方法，它假设特征之间相互独立，易于计算且训练速度快。然而，在处理短文本时，由于数据稀疏性，朴素贝叶斯可能会导致分类效果不佳，尤其是在某些特征出现频率极低的情况下，其分类可信度会降低。 相比之下，k近邻算法则依赖于训练样本的相似度来决定分类，它不需要事先学习模型，而是根据测试样本与训练样本之间的距离（或相似度）进行分类。k-NN对数据分布的假设较少，因此在处理非线性可分数据时表现较好。然而，k-NN的主要缺点是计算量大，尤其是在高维空间中。 鉴于上述两种算法的特性，宋东风和张志浩提出了将朴素贝叶斯和k-NN相结合的多分类器方案。在NB分类结果不可靠时，利用k-NN算法进行再分类。同时，NB的中间结果可以作为k-NN剪枝的参考，帮助减少计算量。这种结合策略试图充分利用两种算法的优点，以提高短文本分类的准确性和召回率，同时保持较低的时间复杂度。 实验结果显示，这种方法在保持接近朴素贝叶斯的时间复杂度下，能够显著提升短文本分类的性能，满足实际应用需求。这一研究为短文本数据分类提供了一种新的解决方案，对于提升网络舆情分析和相关领域的文本处理效率具有实际意义。 关键词：文本分类；短文本；朴素贝叶斯；k近邻 短文本数据分类是一个复杂而重要的任务，本文提出的结合朴素贝叶斯和k-NN的多分类器策略，通过互补两种算法的弱点，展示了在保持效率的同时提高分类精度的可能性。这种方法对于处理网络舆情分析中的海量短文本信息，尤其是商品数据的自动分类，具有较高的实用价值。