基于余弦距离的LSH-KNN中文文本快速分类

"基于局部敏感哈希算法的短文本分类技术" 本文主要探讨了一种针对中文文本分类的高效方法，即结合基于余弦距离的局部敏感哈希(LSH)算法来改进KNN（K-最近邻）算法。文本分类是文本挖掘中的核心任务，对于处理大量数据时，传统的基于距离的分类算法往往效率低下。为了改善这一问题，作者提出了利用LSH优化KNN算法，尤其是在TF-IDF（词频-逆文档频率）框架下对中文文本的快速分类。 局部敏感哈希（LSH）是一种用于近似相似性搜索的技术，它能够将高维数据映射到低维空间，使得相似的数据点有更高的概率映射到相同的哈希桶中。在文本分类中，LSH可以用来快速识别出可能的近邻文本，降低计算复杂度，从而提高分类速度。而余弦距离是衡量文本向量间相似性的常见方法，尤其适合于布尔向量表示的文本，因为它不考虑向量的大小，只关注方向。 在实验中，作者针对中文文本数据的特性设计了不同的哈希函数级联方式，并采用了布尔向量表示文本，以避免重复访问，这有助于进一步提高分类速度。布尔向量可以有效地表示每个单词在文本中的存在与否，简化了计算过程。通过这种方式，分类结果虽然可能存在一定的误差，但在可接受的范围内，分类速度显著提升，相比原始的KNN算法有了显著改进。 实验结果表明，结合LSH的KNN算法在处理大规模中文文本分类任务时具有较高的效率，为大数据环境下的文本挖掘提供了实用的解决方案。该方法不仅可以应用于文本分类，还可以扩展到其他领域，如信息检索、推荐系统等，其中需要快速查找相似项的问题。 关键词：文本分类；局部敏感哈希；TF-IDF；KNN；布尔向量 中图分类号：TP181 文献标志码：A DOI：10.3969/j.issn.1007-130X.2015.10.026 参考文献标题：A fast KNN algorithm for Chinese text classification based on the LSH of cosine distance 作者：戴平，冯鹏，刘盛英杰，舒红 机构：华中师范大学计算机学院，测绘遥感信息工程国家重点实验室