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Plan de travail Plan de travail Introduction Une synthèse concernant les algorithmes de classi ?cation Les types de classi ?cation des documents la présentation de la méthode de classi ?cation de document Baca Explication détaillé de la méthode de classi

Plan de travail Introduction Une synthèse concernant les algorithmes de classi ?cation Les types de classi ?cation des documents la présentation de la méthode de classi ?cation de document Baca Explication détaillé de la méthode de classi ?cation de document Baca Etudes comparatives entre les méthodes de classi ?cation Conclusion CIntroduction Avec la croissance explosive de l'information les exigences en matière d'acquisition et de gestion de l'information ont augmenté rapidement Les informations peuvent être présentées dans un format structuré et non structuré Lors de la présentation des documents nous avons besoin de les classer Pour faciliter l ? accé aux documents rechercher La t? che de classer automatiquement un ensemble de documents dans des catégories prédé ?nies est appelé étiquettes de classe C CUne synthèse concernant les algorithmes de classi ?cation des nombreux classi ?cateur de texte ont été proposés dans la littérature comme l utilisation de technique d'apprentissage automatique et probabilistes modelés par exemple arbre de décision voisins les plus proches et certain classi ?cateurs de base de règles d'association Bien connus incluent CBA CMAR CPAR CMAR CACA CLes types des algorithmes de classi ?cation ? Les algorithme traditionnel C ? les algorithmes de classi ?cation d'association Le processus global de l'algorithme de classi ?cation d'association est qu ? Un ensemble de données de règles d'association est produit puis un petit ensemble de règles de haute qualité est sélectionné et ?nalement ces règles sont utilisées pour la prédiction CLe processus de classi ?cation par les règles d ? association Cla présentation de la méthode de classi ?cation de document Baca ? Notre algorithme est inspiré de CACA par son ?ltrage de l'espace de recherche des motifs fréquents mais obtient les caractéristiques de haute qualité d'une manière di ?érente ? enregistre les éléments mots dans une base de données en mode binaire ? trouver les règles ? classer les documents invisibles CExplication détaillé de la méthode de classi ?cation de document Baca Convertir du texte en formulaire structuré Rechercher des mots fréquents pour chaque étiquette de classe Produire des sous- ensembles de mots fréquents et enregistrer des règles Classer les documents invisibles C ? Convertir du texte en formulaire structuré seuil alors on mets dans tab Le seuil CRechercher des mots fréquents pour chaque étiquette de classe CProduire des sous-ensembles de mots fréquents et enregistrer des règles Cclasser les documents invisibles CEtudes comparatives entre les méthodes de classi ?cation Pour démontrer les performances de l'algorithme un ensemble de données d'articles d'actualités perses contenant documents dont cinq classes - sociales ?nancières culturelles politiques et sportives ont été collectées La validation croisée est un moyen de prédire l'e ?cacité d'un modèle CNous utilisons la précision le rappel et le score F pour mesurer l'e ?cacité de l'approche proposée A ?n de trouver les meilleurs résultats pour BACA di ?érentes gammes de support minimum et de con ?ance minimum sont examinées Di ?érentes parties de l'algorithme ont été comparées séparément avec certaines méthodes connues d'exécution de chaque partie C ? Pour commencer nous