全文总字数：1252字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
随着IT技术的发展和大数据时代的到来，以往针对文档自动化管理的研究已经没办法系统的满足需求。
文本分类是自然语言处理中的一项重要任务，用计算机做文本分类能够大大提高文本分类效率，方便人们的生活。
在文档分类研究中，特征选择算法有着重要的研究意义。
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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1、查阅不少于15篇的相关资料，其中近五年英文文献不少于3篇，完成开题报告；
2、对现有的文本分类算法和支持向量机SVM进行分析研究；
3、实现基于SVM的智能文本分类算法研究，通过对比验证算法性能得到了改进；
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。
第4－6周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉相关仿真工具的使用。
第7－9周：了解SVM相关内容，并了解文本分类的预处理方法。
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4. 主要参考文献
[1]王金华,喻辉,产文,周向东,施伯乐.基于KNN 层次SVM的文本自动分类技术[J].计算机应用与软件,2016,33(02):38-41.
[2]朱敏玲.基于粗糙集与向量机的文本分类算法研究[J].北京信息科技大学学报(自然科学版),2015,30(04):31-34.
[3]薛峰,胡越,夏帅,许剑东.基于论文标题和摘要的短文本分类研究[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2018,41(10):1343-1349.
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