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本文选择了信息检索领域的关键问题文本分类作为研究对象。将文本分类操作的分类算法和怎样将Rough Set理论应用于分类操作作为研......
近年来,微博己逐渐成为社交网络的核心。其从传统的社交网络中脱颖而出,在拥有了独立的服务平台后逐渐演化为一种新的信息发布形式......
本文以电子政务应用为背景，研究了基于XML的异构数据交换技术和文本自动分类技术。重点研究了关系数据库模式到XML模式的映射以及XM......
文本分类作为文本挖掘领域中一个非常重要的研究方向，对文本数据的组织、管理和处理具有重要意义，在信息检索、数字图书馆、搜索引擎......
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本文提出基于GEP的文本分类器、复合判别模式的定义;给出基于GEP的文本分类算法,并进行了试验验证。在给定试验数据集上的试验结果......
文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向,在文献检索、信息过滤和文本管理等领域中有着广泛的应用.介绍了一种基于模糊模式识别......
文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向.针对文本分错类和相似度低找不到合适类别等两种错误,提出一种迭代的学习算法,它利用......
由于网页信息具有异构和动态的特点,致使现有的大多数网页信息抽取方法都存在适用性差的问题。为此,将传统的文本分类器和隐式马尔......
信息安全是人们关注的焦点，从传统的基于行为的安全向基于内容本身的安全不断发展，信息安全的外延在不断扩大。Internet提供的海量、......
SE4SEE是一种提供个性化用户需求、针对特定国家、基于分类、面向社会文化的网络搜索引擎。其组成部件包括网络入口、网络爬虫、文......
随着计算机网络与信息技术的飞速发展,信息极大丰富而知识相对匮乏的状况在加剧.文本挖掘正成为目前研究者关注的焦点.文本分类是......
文本分类是文本挖掘的基础和核心.构建一个分类准确而且稳定的文本分类器是文本分类的关键,很多学者提出了不同的文本分类器模型和......
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基于概念类别属性,在Protege平台下构建了茶领域本体,并实现基于茶领域本体的DocOnto文本分类器。在该分类器上对茶文档、酒文档和......
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利用正样例集合和未标识样例集合获取初始的最强反例集合是使用两步框架方法构造一个面向PU问题文本分类器的基础。该文指出了使用......
文本数据具有规模大、特征维数高等特点,当前文本分类方法无法刻画文本变化特点,使得文本分类正确率低、误差大、分类时间长,为了......
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KNN（k最近邻算法）是文本挖掘领域最成熟最简单的分类方法之一。该方法对文本分类中的距离参数的选取敏感,错误的选择将导致分类精度......
从统计学视角审视网络舆论倾向性的监测问题,提出了以粗糙分类器为基础建立舆论倾向性分类模型,将复杂的预警指标体系简化为单一直......
