本文提出了结合主题和各主题下关键特征的文本相似度算法,目的在于更准确的挖掘被描述对象的近邻对象集。本文首先介绍卡方统检验特征统计法,并利用改进的卡方检验,计算训练集中已知主题的文本的特征;而后介绍了最小编辑距离算法、余弦相似度算法和杰卡德相似系数,在论证了主题对文本相似度的重要性后,又针对难提取主题的文本加以改进,最终提出了基于主题和特征的文本相似度算法;然后对各个算法在测试集上的相似度计算结果进行分析,证明本文提出的算法在速度和精确度上明显优于其他算法;最后将该算法应用于股票的概念股题材标注上,分析结果
