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1.
WWW上的信息挖掘技术及实现   总被引:107,自引:2,他引:105  
随着Internet应用的逐渐普及,WWW已经发展成为一个巨大的的分布式信息空间,为用户提供了一个极用价值的信息源。但因Internet所固的开放性,动态性与异构性,又使得用户很难准确快捷地从WWW上获取所需信息。文中将数据挖掘的思想引信了WWW信息处理领域来解决网上信息有效获取的问题,讨论了在WWW上进行信息挖掘所采用的算法和策略,最后简要介绍了一个采用向量空间模型和改进Robot技术的网络信息  相似文献
2.
向量空间法中单词权重函数的分析和构造   总被引:75,自引:3,他引:72  
文本分类是文本挖掘的基础与核心,是近年来数据挖掘和网络挖掘的一个研究热点,在传统的情报检索、网站索引体系结构的建立和Web信息检索等方面占有重要地位,深入分析了一种简单而常用的经典文本分类模型--向量空间模型(vector space model,VSM)--的实质,找出了其分类精度低的原因,提出了一种利用特征筛选中的评估函数代替IDF函数进行权值调整的方法,并对采用各种不同评估函数进行权值调整的性能进行了理论分析和实验比较,提出了一种构造新的高性能评估函数的新颖方法。  相似文献
3.
使用KNN算法的文本分类   总被引:29,自引:2,他引:27  
张宁  贾自艳  史忠植 《计算机工程》2005,31(8):171-172,185
介绍了数据挖掘的一个分枝——文本自动分类的相关技术,在对数据进行预处理的基础上,实现了K最近邻居分类算法,并结合实验结果对数据预处理在文本分类中的重要性进行了讨论。  相似文献
4.
文本自动分类中的词权重与分类算法   总被引:19,自引:2,他引:17  
本文详细阐述了自动分类中的词与文献的相关权重的经典计算方法IDF,进一步总结了两种典型的分类算法-Bayes判别准则与向量空间模型,并提出结合词权重和分类算法进行分类的具体公式以及相关实验结果。  相似文献
5.
基于词频差异的特征选取及改进的TF-IDF公式   总被引:19,自引:2,他引:17  
罗欣  夏德麟  晏蒲柳 《计算机应用》2005,25(9):2031-2033
文档向量化的质量对于文本分类的速度和准确度有着很大的影响。对文档向量化中常用的TF-IDF公式,互信息量公式以及信息增益公式进行了分析。提出一种基于词频差异的特征选取方法和改进的TF-IDF公式,以提高特征选取质量和文本分类的速度及准确度。  相似文献
6.
潜在语义分析理论及其应用   总被引:18,自引:1,他引:17  
潜在语义分析(Latent Sereantic AnMysis,LSA)是一种用于自动地实现知识提取和表示的理论和方法,它通过对大量的文本集进行统计分析,从中提取出词语的上下文使用含义。在技术上,它同向量空间模型类型类似,都是采用空间向量表示文本,但通过SVD分解等处理,消除了同义词、多义词的影响,提高了后续处理的精度。将着重介绍LSA方法的基本思想、特点、实现方法,以及基于LSA思想的具体应用。  相似文献
7.
TFIDF算法研究综述   总被引:18,自引:0,他引:18  
文本分类中特征项权重的赋予对于分类效果有较大的影响,TFIDF算法是权重计算的重要算法之一.在ú回顾TFIDF算法发展历史的基础上,考察了其固有缺陷,总结诸多学者对其的改进方法,并对TFIDF算法新的应用领域进行了概括,并通过实验验证相关改进算法,为读者更好地应用TFIDF算法提供参考.  相似文献
8.
Web文本信息的特征获取算法   总被引:17,自引:0,他引:17  
Internet的发展为人们提供了大量的信息资源,Web文本挖掘是从非结构化的文本中发展潜在的、有价值知识的一种有效技术,本文以矢量空间模型为Web文本的表示方法,提出了一个基于遗传算法的Web文本特征抽取算法,进一步提高了Web文本诉处理效率,为文本的分类、聚类以及其它处理提供了简炼的特征表示方法,实验证明,该种处理方法有效地降低了文本特征矢量的维数。  相似文献
9.
基于向量空间模型的中文信息检索技术研究   总被引:16,自引:1,他引:15  
该文运用在西文信息检索中非常成功的向量空间模型来解决中文信息检索的问题,在中文文档的特征项抽取加权、相似度计算,模型的建立等方面做了一些探讨,并建立系统原型,在小范围内进行了测试。  相似文献
10.
基于潜在语义分析的信息检索   总被引:15,自引:1,他引:14  
潜在语义分析是一种用于自动实现知识提取和表示的理论和方法,它通过对大量的文本集进行统计分析,从中提取出词语的上下文使用含义。文章介绍了基于潜在语义分析的文本信息检索的基本思想、特点以及实现方法。  相似文献
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