题目：一种基于向量空间模型的文本分类方法

随着网络信息的迅猛发展，信息分类的重要性越来越明显。文本分类就是信息分类的一个重要的研究方向，它是指在给定分类体系的前提下，对各种文本进行自动分类的过程。向量空间模型是处理大型文本集被普遍采用的一种文本表示的方法。本文首先对向量空间模型进行分析和研究，包括：向量空间模型的基本概念、特征项的选择、特征项的抽取和特征项权重的计算。然后，本文介绍了几种常用的基于向量空间模型文本分类算法，并描述了其运行步骤。接着本文针对一般文本分类系统普适性较差弱点，提出了一新型的特征项抽取方法。使用Adaboost分类方法，设计兼顾语义考量的弱分类器，并且对常用的Adaboost分类方法进行了改进。在系统关键参数设定时，摒弃了以往依靠经验的方法，而是使用遗传算法对各种关键的参数进行优化，来获得合理的参数值。这样不但提高了分类器的性能，而且也提高了分类器的普适性。实验结果证明在没有任何先验知识的情况下，整个系统面对动态的变化的环境，依然表现良好和稳定。这就证明了系统的普适性。本文提出了一种新的启发式的向量空间模型的研究方向，今后可以在此基础上，继续进行基于向量空间模型的分类方法的研究。