基于推拉策略的文本分类增量学习研究

学习算法是否具有增量学习能力是衡量其是否适合于解决现实问题的一个重要方面。增量学习使学习算法的时间和空间资源消耗保持在可以管理和控制的水平,已被广泛应用于解决大规模数据集问题。针对文本分类问题,本文提出了增量学习算法的一般性问题。基于推拉策略的基本思想,本文提出了文本分类的增量学习算法ICCDP,并使用该算法对提出的一般性问题进行了分析。实验表明,该算法训练速度快,分类精度高,具有较高的实用价值。