随着计算机网络的不断发展,实时共享网络资源已经成为可能,但是同时也带来了海量的信息资源。为了能够从海量纷杂的文本信息中及时准确地获取有效的知识和信息,人们开始关注文本分类技术。文本分类技术可以在很大程度上解决信息杂乱问题,方便用户准确地定位所需要的信息。本文探讨了文本分类的一些关键技术,包括文本表示、文本预处理、特征选择、特征词加权计算、文本分类算法、性能评价。其中,特征词加权算法和KNN分类算法是文本分类过程中两个比较重要的问题,本文围绕这两个问题进行研究。本文首先阐述了常用的特征词加权算法,着重研究了传统的tf*idf加权算法,分析该加权算法存在的不足,即只考虑特征词频率tf和反文档频率idf两种因素,而忽视了特征词本身的特点。在传统的tf*idf加权算法的基础上,本文分析了特征词的一些特点,比如特征词在文档中的位置分布情况、特征词的词语长度和所属的类别,综合考虑了这几种因素之后,提出多元权重特征加权算法,将原有公式进行了扩展,使得经过加权算法调整后的特征词更具有代表性。另外,本文研究了一些常用的文本分类算法后,重点分析了KNN分类算法。针对KNN分类算法的分类结果易受训练文档集数据倾斜的影响,本文引入了算术平均的思想,提出有针对性的改进算法,并通过实验来验证该算法的有效性。实验结果表明,本文所提出的算法效果令人满意,在一定程度上提高了分类的准确率、查全率。