首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   169篇
  国内免费   11篇
  完全免费   73篇
  自动化技术   253篇
  2020年   2篇
  2019年   2篇
  2018年   6篇
  2017年   9篇
  2016年   2篇
  2015年   6篇
  2014年   18篇
  2013年   8篇
  2012年   10篇
  2011年   23篇
  2010年   14篇
  2009年   21篇
  2008年   31篇
  2007年   24篇
  2006年   31篇
  2005年   17篇
  2004年   9篇
  2003年   12篇
  2002年   5篇
  2001年   1篇
  2000年   2篇
排序方式: 共有253条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1.
Web文本挖掘技术研究   总被引:215,自引:1,他引:214  
作为从浩瀚的Web信息资源中发现潜在的、有价值知识的一种有效技术,Web挖掘正悄然兴起,倍受关注,目前,Web挖掘的研究正处于发我统一的结论,需要国内外学者在理论上开展更多的讨论,同时,Web挖掘系统的开发对其研究也将起到很大推进作用,首先探讨了Web挖掘的有关理论,从Web挖掘的定义、Web挖掘与Web信息检索的关系、Web信息检索的关系、Web挖掘任务的分类与功能等方面加以阐述,然后重点分析了  相似文献
2.
文本分类中的特征抽取   总被引:53,自引:3,他引:50  
特征提取是用机器学习方法进行文本分类的重点和难点。文中比较了目前几种最常用的特征抽取方法,提出了一种改进型的互信息特征抽取方法,并在构建的实验系统中比较了这几种特征抽取方法,发现改进的特征抽取方法是有效可行的。  相似文献
3.
文本挖掘及其关键技术与方法   总被引:28,自引:0,他引:28       下载免费PDF全文
从1969年美国国防部的计算机网络ARPANET起步,至今已有32年历史的Internet,已经发展成为包含多种信息资源、站点遍布全球的巨大信息服务系统,为其用户提供了极具价值的、巨大的数据资料。在数字图书馆和Internet上,在线可获得的信息量呈指数级增长,导致了信息爆炸。WWW以超文本的形式呈现给用户,一个网页里包含了多种不同的数据类型,其中最主要的信息源就是文本数据。文本表达了大量的、丰富的信息,同时包含了许多未被所有者发现的潜在知  相似文献
4.
基于Web的文本挖掘   总被引:22,自引:1,他引:21  
万维网是一个巨大的,分布广泛的,全球性的信息服务中心,它包含了丰富的信息资源,在茫茫的信息海洋如何快速有效获取所需要的信息,一直是困绕着网上用户的难题,而Web挖掘可以从这个信息海洋中提取出所需要的有用知识,在一定程度上解决了用户的困绕,该文主要介绍了Web挖掘基本情况,并在基础上对基于Web的文本挖掘进行了分析研究,给出了一个基于Web的文本挖掘的结构模型图,同时,在Web挖掘和数据挖掘研究的基础上,提出了一个智能化,个性化的现代规程教育 结构模型,它比传统的远程教育系统具有更大的发展前景。  相似文献
5.
文本挖掘技术研究进展*   总被引:20,自引:0,他引:20       下载免费PDF全文
文本挖掘是一个对具有丰富语义的文本进行分析从而理解其所包含的内容和意义的过程,已经成为数据挖掘中一个日益流行而重要的研究领域。首先给出了文本挖掘的定义和框架,对文本挖掘中预处理、文本摘要、文本分类、聚类、关联分析及可视化技术进行了详尽的分析,并归纳了最新的研究进展。最后指出了文本挖掘在知识发现中的重要意义,展望了文本挖掘在信息技术中的发展前景。  相似文献
6.
Web内容挖掘技术研究   总被引:14,自引:4,他引:10  
简要介绍了Web挖掘的概念、分类以及其功能,阐述了Web挖掘与传统数据挖掘以及Web信息检索之间的关系。给出了Web内容挖掘的不同分类方法、文本以及多媒体文本数据挖掘的定义、分类与应用。重点分析了Web文本挖掘的方法,包括文本的特征表示与抽取、文本的分类与聚类等,讨论了多媒体文本分类挖掘方法。  相似文献
7.
可视化中文文本挖掘模型   总被引:13,自引:0,他引:13       下载免费PDF全文
面对今天浩如烟海的信息,如何帮助人们有效地收集和选择所感兴趣的信息,更关键的是如何帮助用户在日益增多的信息中自动发现新的概念并自动分析它们之间的关系,使之能够真正地做到信息处理的自动化,这已成为信息技术领域的热点问题。在这样的需求驱动下,文本挖掘得到了长足的发展,并取得了相当的成功。由于目前在因特网上大多数的信息表现形式为文本形式,只有通过文本挖掘才能充分地利用信息资源。  相似文献
8.
基于Web的文本挖掘系统的研究与实现   总被引:12,自引:0,他引:12       下载免费PDF全文
1.引言 60年代,大的物理流伴随着大信息流。传统的文件方式不能适应信息处理的需求,因此出现了数据库技术。90年代,人类积累的数据量以高于每月15%(或每年5.3倍)的速度增加,但是数据海洋不能产生决策意志,为了进行决策,人们不断地扩大数据库能力,搜集海量数据,但这使得决策者更难于决策,因此出现了数据挖掘技术,以便从数据库中发现知识。数据挖掘技术包括特征、分类、关联、聚类、偏差、时间序列、趋势分析等。  相似文献
9.
Web文本挖掘及特征选择   总被引:11,自引:0,他引:11  
文章介绍了Web挖掘的有关理论,从Web文本挖掘的定义,Web文本挖掘任务的功能等方面加以阐述,然后重点分析了Web文本挖掘,文本的特征表示,特征选择,将多维文本分析与文本挖掘这两种技术有机地结合起来,快速,有效地挖掘Web上的HTML文档,最后,概述了Web文本挖掘的用途和前景。  相似文献
10.
基于规则的自动分类在文本分类中的应用   总被引:11,自引:3,他引:8  
文本自动分类是指将文本按一定的策略归于一个或多个类别中的应用技术.本文首先介绍三种基于统计的自动分类技术(k近邻分类器、支持向量机分类器和朴素贝叶斯分类器),剖析了基于统计的自动分类的优势及不足.基于统计的自动分类的不足主要表现为:当类别之间分类特征的交叉变大时,分类精度呈下降趋势,在多层分类的情况下,此局限尤为突出.针对此局限性,为了提高自动分类的精度,我们引入了基于规则的自动分类来对其进行改进和扩充,并整合两种自动分类技术的优点,设计出了混合分类器系统,从而获得了比较理想的分类效果.  相似文献
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号