新闻分类算法

消息、通讯、新闻评论、新闻特写、调查报告、专访等定义、说明

新闻与分类

新闻的定义：新闻是就近发生的事实报道。

广义新闻：消息、通讯、新闻评论、新闻特写、调查报告、专

访。

一、 消息种类（一般把消息概括为四类）

消息定义：指报道事情的概貌而不讲述详细的经过和细节，以

简要的语言文字迅速传播新近事实的新闻体裁，也是最广泛、最经常采用的新闻基本体裁。

1、动态消息：是迅速而准确地报道就近发生的国际、国内重大事件、重要活动和各项建设中最新出现的新情况、新动态、 新成就、新问题的一种问题。是报纸上最多的一类。

2、典型消息：典型消息也叫经验消息，它是对一些具体部 门、单位、行业的典型经验、成功做法集中报道的一种文体。这种消息是在介绍经验、做法之后，总结经验，揭示规律，以达到以点带面，推动工作的目的。

3、 综合性消息：是把发生在不同地点、不同单位、各具特色、 消息 性质相同的事实综合在一起，并体现一个主题的报道。

4、评述性消息：又称“记者述评”、“新闻述评”。是一种消息 兼有消息与评论作用的新闻。它是在陈述事实的基础上，穿插 评论或抒发感慨，从而分析说明所报道事实的本质和意义。

5、简明消息：又称简讯，其实就是篇幅特别短小的动态消息。（一二百字、几十字）

6、 人物消息：

import pandas as pd import jieba #pip install jieba

df_news

pd.read_table('./data/val.txt',names=['category','theme','URL','content'],encoding='utf-8') df_news = df_news.dropna() df_news.head()

=

df_news.shape

分词：使用结吧分词器

content = df_news.content.values.tolist() print (content[1000])

content_S = [] for line in content:

current_segment = jieba.lcut(line)

if len(current_segment) > 1 and current_segment != '\\r\\n': #换行符 content_S.append(current_segment) content_S[1000]

df_content=pd.DataFrame({'content_S':con

import pandas as pd import jieba #pip install jieba

df_news

pd.read_table('./data/val.txt',names=['category','theme','URL','content'],encoding='utf-8') df_news = df_news.dropna() df_news.head()

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df_news.shape

分词：使用结吧分词器

content = df_news.content.values.tolist() print (content[1000])

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current_segment = jieba.lcut(line)

if len(current_segment) > 1 and current_segment != '\\r\\n': #换行符 content_S.append(current_segment) content_S[1000]

df_content=pd.DataFrame({'content_S':con

路由算法是路由协议必须高效地提供其功能，尽量减少软件和应用的开销。 路由器使用路由算法来找到到达目的地的最佳路由。

关于路由器如何收集网络的结构信息以及对之进行分析来确定最佳路由，有两种主要的路由算法： 总体式路由算法和分散式路由算法。采用分散式路由算法时，每个路由器只有与它直接相连的路由器的信息——而没有网络中的每个路由器的信息。这些算法也被称为DV（距离向量）算法。采用总体式路由算法时，每个路由器都拥有网络中所有其他路由器的全部信息以及网络的流量状态。这些算法也被称为LS（链路状态）算法。

收敛是在最佳路径的判断上所有路由器达到一致的过程。当某个网络事件引起路由可用或不可用时，路由器就发出更新信息。路由更新信息遍及整个网络，引发重新计算最佳路径，最终达到所有路由器一致公认的最佳路径。收敛慢的路由算法会造成路径循环或网络中断。

路由算法的核心是路由选择算法，设计路由算法时要考虑的技术要素有：

1、选择最短路由还是最佳路由；

2、通信子网是采用虚电路操作方式还是采用数据报的操作方式； 3、采用分布式路由算法还是采用集中式路由算法；

4、考虑关于网络拓扑、流量和延迟等网络信息的来源；

5、确定采用静态路由还是动态路由。

各路由算法的区别点包括：静态与动态

新闻资讯类节目的分类 ——以安徽卫视为例

杨飏 08新闻一班 200821020139

摘要：从1989年，西藏电视台率先上星后，各省级卫视在后来的十年内陆续上星，省级卫视之间的竞争也就更加激烈，而这种竞争直接导致各卫视节目同质化现象更加严重，如何在这种竞争中实现突围变的尤为重要。而电视新闻这档每个电视台必办的节目，其所面临的情况就更加严峻。本文仅以安徽卫视为例，通过对其全天新闻进行分类，来分析安徽卫视新闻资讯类节目的致胜之道。为其他省级电视台或地方电视台在制作电视新闻节目时提供参考。 关键字：新闻 分类 定位

在现今经济社会高速发展，科技更新换代加快，信息爆炸的时代，行业内的竞争越来越激烈。而对于电视媒体来说情况同样如此，一方面，电视媒体作为传统媒体，面对着网络这一新媒体的日益普及与发展，受到前所未有的冲击，甚至有被代替的危险。另一方面，电视媒体内部，各方电视台之间，各个栏目之间的竞争也在逐步加剧，争夺受众的“战役”从未停止过。那么在如此纷繁复杂的情况下，电视媒体又要何去何从呢？特别是在电视新闻这部分，每个省级卫视必有的一档节目，在面对网络新闻的及时迅速，海量信息的压力下，电视新闻

上海交通大学硕士学位论文目录

目录

第一章绪论 (1)

1.1 研究背景和意义 (1)

1.2 多标签分类 (2)

1.3 国内外研究现状 (3)

1.4 论文的结构安排 (6)

第二章多标签文本分类相关技术 (7)

2.1 文本分类的定义及过程 (7)

2.1.1 文本分类的定义 (7)

2.1.2 文本分类的一般过程 (7)

2.1.3 多标签文本分类评估方法 (8)

2.2 文本分类的分类方法 (9)

2.2.1 决策树算法 (9)

2.2.2 Ricchio算法 (10)

2.2.3 KNN算法 (11)

2.2.4 神经网络算法 (12)

2.2.5 朴素贝叶斯算法 (13)

2.2.6 支持向量机 (14)

2.3 本章小结 (14)

第三章基于中文多标签分类的特征选择 (16)

3.1 文本特征选择 (16)

3.2 特征选择方法 (17)

3.2.1 过滤无意义信息 (17)

3.2.2 汉语文本自动分词 (17)

3.2.3 汉语文本粗降维 (18)

3.2.4 文本表示模型 (18)

3.2.5 常用特征选择方法 (19)

3.3 改进的特征选择方法 (20)

3.3.1 强类别纹理挖掘算法 (20)

3.3.2 常用权重计算方法 (21)

III

万方数据

上海交通大学硕士学位论文目录

实现了基于朴素贝叶斯分类算法

基于朴素贝叶斯的数据分类算法的实现

李永超

(南京大学 计算机科学与技术系, 南京 210093)

Implementation of Data Classification Algorithm Based on Naïve Bayesian

Yongchao Li

(Department of Computer Science and Technology, Nanjing University, Nanjing 210093, China)

Abstract: I implemented a data classification algorithm, which is based on Naïve Bayesian. Data classification is an imperative way of analyzing data, it extracts models depicting important data classifications [1]. There are many methods for data classifications, such as Decision Tre

垃圾邮件分类算法的研究与分析

西北工业大学计算机学院陕西西安710129

(School of Computer, Northwestern Polytechnic University Xi ' an 710129 China)

摘要：随着互联网的高速发展,电子邮件已经成为人们信息获取和信息交流的一个重要的渠道。与此同时垃圾邮件也成为互联网上的一个日益严重的安全问题,引起了越来越多的社会大众和研究人员的重视和关注。

为了有效的分辨垃圾邮件，本文通过对训练数据进行相应的预处理及特征提取，分别使用朴素贝叶斯、C4.5 决策树、支持向量机三种方法来对垃圾邮件进行分类，通过测试结果，比对各个分类算法的优劣，并进行了详细的分析。

关键词：垃圾邮件朴素贝叶斯 C4.5 决策树支持向量机

Abstract ：With the rapid development of the Internet, e-mail plays an important roles in people's information access and information exchange. At the same time, spam has become an incr

阵列信号处理中的DOA（窄带）

空域滤波

波束形成：主要研究信号发射

/接收过程中的信号增强。

空间谱估计

空域参数估计：从而对目标进行定位/给空域滤波提供空域参数。

测向

波达方向估计(DOA)

空间谱：输出功率P关于波达角θ的函数，P(θ).

延迟——相加法/经典波束形成器注，延迟相加法和CBF法本质相同，仅仅是CBF法的最优权向量是归一化了的。

CBF/Bartlett波束形成器

1、传统法常规波束形成

常规波束形成（CBF：

波束形成器

多重信号分类法解相干的MUSIC算法（MUSIC）

基于波束空间的MUSIC算法

2、[object Object]

TAM

旋转不变子空间法

LS-ESPRIT

（ESPRIT）

TLS-ESPRIT

确定性最大似然法（DML：deterministic ML）

3、最大似然法

随机性最大似然法（SML：stochastic ML）

4、综合法：特性恢复与子空间法相结合的综合法，首先利用特征恢复方案区分多个信号，估计空间特征，进而采用子空间法确定波达方向

最大似然估计法是最优的方法，即便是在信噪比很低的环境下仍然具有良好的性能，但是通常计算量很大。同子空间方法不同的是，最大似然法在原信号为相关信号的情况下也能保持良好的性能。

阵列流形矩阵（导向矢量矩阵

阵列信号处理中的DOA（窄带）

空域滤波

波束形成：主要研究信号发射

/接收过程中的信号增强。

空间谱估计

空域参数估计：从而对目标进行定位/给空域滤波提供空域参数。

测向

波达方向估计(DOA)

空间谱：输出功率P关于波达角θ的函数，P(θ).

延迟——相加法/经典波束形成器注，延迟相加法和CBF法本质相同，仅仅是CBF法的最优权向量是归一化了的。

CBF/Bartlett波束形成器

1、传统法常规波束形成

常规波束形成（CBF：

波束形成器

多重信号分类法解相干的MUSIC算法（MUSIC）

基于波束空间的MUSIC算法

2、[object Object]

TAM

旋转不变子空间法

LS-ESPRIT

（ESPRIT）

TLS-ESPRIT

确定性最大似然法（DML：deterministic ML）

3、最大似然法

随机性最大似然法（SML：stochastic ML）

4、综合法：特性恢复与子空间法相结合的综合法，首先利用特征恢复方案区分多个信号，估计空间特征，进而采用子空间法确定波达方向

最大似然估计法是最优的方法，即便是在信噪比很低的环境下仍然具有良好的性能，但是通常计算量很大。同子空间方法不同的是，最大似然法在原信号为相关信号的情况下也能保持良好的性能。

阵列流形矩阵（导向矢量矩阵