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借鑒免疫的生物學機理，本文提出了一種基于抗體濃度的克隆選擇算法，該算法中抗
體的選擇概率由親和度與濃度共同決定，具有高親和度和低濃度的抗體才受到促進。該算法在文本分類領域得到了成功應用。在文本分類的應用中，抗原、B 細胞和抗體分別對應訓練文本、分類器的一個解和分類器的解與訓練文本的親和度，最后訓練完成的分類器含有多個記憶細胞，有效保證了解的多樣性。在數據集20_newsgroups[1]上的實驗結果顯示，該方法的綜合性能指標F1 可達80.90%，優于Rocchio 法與Na?ve Bayes 法。
關鍵詞文本分類，免疫，克隆選擇，抗體濃度
隨著網絡的快速發展，數字化文本也得到了爆炸性的增長，隨之而來的問題就是如何管
理和利用這些資源。通常，文本資源的管理都是建立在自動文本分類的基礎上的。
自動文本分類的任務是把未知類別的文本分到已知類別中，實現對文本的分類管理。文
本分類涉及到人工智能、模式識別、機器學習、統計理論等學科，已經有很多方法成功應用到分類中，如樸素貝葉斯、K 近鄰、Rocchio、決策樹、支持向量機等[2]。
本文基于免疫算法對文本分類進行研究，旨在針對大規模文本時提高分類性能。
本文結構如下：第二節介紹相關的免疫概念及生物學機理，第三節介紹克隆選擇算法并
提出基于抗體濃度的克隆選擇算法，第四節為其在文本分類中的應用，第五節給出實驗結果，最后總結全文。
體的選擇概率由親和度與濃度共同決定，具有高親和度和低濃度的抗體才受到促進。該算法在文本分類領域得到了成功應用。在文本分類的應用中，抗原、B 細胞和抗體分別對應訓練文本、分類器的一個解和分類器的解與訓練文本的親和度，最后訓練完成的分類器含有多個記憶細胞，有效保證了解的多樣性。在數據集20_newsgroups[1]上的實驗結果顯示，該方法的綜合性能指標F1 可達80.90%，優于Rocchio 法與Na?ve Bayes 法。
關鍵詞文本分類，免疫，克隆選擇，抗體濃度
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理和利用這些資源。通常，文本資源的管理都是建立在自動文本分類的基礎上的。
自動文本分類的任務是把未知類別的文本分到已知類別中，實現對文本的分類管理。文
本分類涉及到人工智能、模式識別、機器學習、統計理論等學科，已經有很多方法成功應用到分類中，如樸素貝葉斯、K 近鄰、Rocchio、決策樹、支持向量機等[2]。
本文基于免疫算法對文本分類進行研究，旨在針對大規模文本時提高分類性能。
本文結構如下：第二節介紹相關的免疫概念及生物學機理，第三節介紹克隆選擇算法并
提出基于抗體濃度的克隆選擇算法，第四節為其在文本分類中的應用，第五節給出實驗結果，最后總結全文。
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