自行根据网上论文研发的自动分类算法，欢迎交流，实践和完善。
目前自动分类算法是参考网上的思路和想法个人自主研发的。
当然互联网上有很多人采用不同的方式去解决自动分类问题，也有不同的算法和论文支持去做，但纵观自动分类这块工作是属于机器学习这块工作内容，总结出来比较简单的实现方式就是本文档采用的方式（如果有其他方式，欢迎交流）。
自动分类算法主要分为样本训练和余弦算法判别两块内容。
1） 采用已经做好归类的高质量的文档（理论上文档要越多，分类的精准度更会更加趋向精准），使用自动分类算法进行训练归类的学习， 产生分类数据模型。
2）输入一篇文章，使用余弦算法，采用分类数据模型进行自动判别。
样本训练
1）采用中文分词（或者其他分词方式,IK,庖丁，盘古等都可以）对文档进行分词处理，产生分词数据字典。（词典频率统计）
所产生的数据字典，即为分类数据模型。（不断保存分类数据模型）
余弦算法
1）新的一篇文章采用相同的分词方式，进行分词数据字典生成。根据该数据字典和分类的数据字典进行相似度判别（余弦算法），从而自动判定文章的归类。
自动分类算法的效果
个人认为效果取决于：分词的效果 ,训练文本的质量，算法本身的效果；未充分验证！！！
分词的效果：如果采用特定行业的词和一些行业相关的词，可能会对自动分类的效果产生影响。
训练文本：如果训练的文本的质量足够高，文本数量足够多，应该会对自动分类的效果产生影响。
算法效果：目前采用余弦进行相似度判别，从而自动区别分类。如果有更好的算法，效果会更加。
影响优先级：算法>训练文本>分词效果
【限定字典：是指行业特定的字典；在分词的结果基础上对行业特定字典进行过滤。】
限于目前的时间这块，没有深入研究和验证，以及优化算法和一些其他的改进。仅仅根据理论，用C#进行编写。
/// <summary>
/// 自动分类算法 欢迎交流 by 车江毅 开源QQ群: .net 开源基础服务 238543768
/// </summary>
public class AutoCategoryAlgorithm
{
/// <summary>
/// 限定字典
/// </summary>
public List<string> Words = new List<string>();
/// <summary>
/// 获取样本训练结果
/// </summary>
public Dictionary<string, Dictionary<string, int>> CategorySampleDic { get { return categorySampleDic; } }
/// <summary>
/// 样本分类训练集
/// </summary>
private Dictionary<string, Dictionary<string, int>> categorySampleDic = new Dictionary<string, Dictionary<string, int>>();
public AutoCategoryAlgorithm(Dictionary<string, Dictionary<string, int>> categorysampledic)
{
categorySampleDic = categorysampledic;
}
public AutoCategoryAlgorithm()
{ }
/// <summary>
/// 自动分类
/// </summary>
/// <param name="text"></param>
/// <returns></returns>
public string AutoCategory(string text)
{
var dic = Token(text);
Dictionary<string, double> scores = new Dictionary<string, double>();
foreach (var c in categorySampleDic)
{
var s= CosineSimilar(dic,c.Value);
scores.Add(c.Key, s);
}
var max = scores.OrderByDescending(c => c.Value).FirstOrDefault();
return max.Key;
}
/// <summary>
/// 自动分类
/// </summary>
/// <param name="text"></param>
/// <returns></returns>
public Dictionary<string, double> AutoCategoryScores(string text)
{
var dic = Token(text);
Dictionary<string, double> scores = new Dictionary<string, double>();
foreach (var c in categorySampleDic)
{
var s = CosineSimilar(dic, c.Value);
scores.Add(c.Key, s);
}
return scores;
}
/// <summary>
/// 样本训练
/// </summary>
public void Train(string category,List<string> samples)
{
if (categorySampleDic.ContainsKey(category))
{
if (categorySampleDic[category] == null)
categorySampleDic[category] = new Dictionary<string, int>();
}
else
categorySampleDic.Add(category,new Dictionary<string, int>());
var cdic = categorySampleDic[category];//上次样本训练集
foreach (var s in samples)
{
var dic= Token(s);
foreach (var kv in dic)
{
if (cdic.ContainsKey(kv.Key))
cdic[kv.Key] += kv.Value;
else
cdic.Add(kv.Key, kv.Value);
}
}
}
private Dictionary<string, int> Token(string text)
{
ChineseAnalyer ca = new ChineseAnalyer();
var dic = ca.Token(text);
if (Words.Count > 0)
{
var r = new Dictionary<string, int>();
foreach (var w in Words)
{
if (dic.ContainsKey(w))
{
r.Add(w,dic[w]);
}
}
return r;
}
return dic;
}
/// <summary>
/// 余弦算法
/// </summary>
/// <param name="map1"></param>
/// <param name="map2"></param>
/// <returns></returns>
private double CosineSimilar(Dictionary<string, int> map1, Dictionary<string, int> map2)
{
var AlgorithmMap = new Dictionary<int, int[]>();
foreach (var m in map1)
{
int key = m.Key.GetHashCode();
AlgorithmMap.Add(key,new int[] { m.Value,0});
}
foreach (var m in map2)
{
int key = m.Key.GetHashCode();
if (AlgorithmMap.ContainsKey(key))
AlgorithmMap[key][1] = m.Value;
else
AlgorithmMap.Add(key, new int[] { 0,m.Value });
}
double sqdoc1 = 0;
double sqdoc2 = 0;
double denominator = 0;
foreach (var kv in AlgorithmMap)
{
int[] c = kv.Value;
denominator += c[0] * c[1];
sqdoc1 += c[0] * c[0];
sqdoc2 += c[1] * c[1];
}
return denominator / Math.Sqrt(sqdoc1 * sqdoc2);
}
}
by 车江毅
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