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現(xiàn)在計算機與網(wǎng)絡的相關技術飛速發(fā)展，短時間內人們面前出現(xiàn)了數(shù)量難以衡量的文本信息，每個人都能坐在家中便知曉天下事。但是，隨著資源量的快速增大，想要從這么多文本信息資源中迅速找到自己需要的部分，變得越來越困難，數(shù)據(jù)挖掘技術應運而生，而文本分類又是數(shù)據(jù)挖掘中極為關鍵的研究熱點和核心技術。在文本分類中文本特征選擇是其中的關鍵技術和核心問題，在提高信息檢索的速率和正確率方面有極大的作用。人侵野草算（InvasiveWeedOptimization，IWO ）由伊朗德黑蘭大學的A.R.Mehrabian 和C.Lucas 在2006 年首次提出。針對文本特征選擇方法中的問題，文中結合小生境思想以對一種基于標準野草算法的文本特征選擇方法進行優(yōu)化，希望借此提高文本特征選擇的正確率，獲得較好的分類結果，為文本分類的研究提供一種便捷有效的方法。
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