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Deep Web数据源的发现和其领域相关性越来越引起人们的关注和兴趣。针对在判别查询接口时,提取精度低和忽略领域相关性的问题,提出一种采用多分类器对Deep Web数据源进行自动分类和判别的方法,其思想是:对爬虫获取到的页面使用朴素贝叶斯分类器对其进行领域相关性分类,然后使用改进的决策树分类器来对特定领域的数据源进行判定。实验结果表明此方法相比于使用单一决策树分类器有更好的性能,其召回率和精度都有所提高。 相似文献
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强化学习方法是人工智能领域中比较重要的方法之一,自从其提出以来已经有了很大的发展,并且能用来解决很多的问题。但是在遇到大规模状态空间问题时,使用普通的强化学习方法就会产生“维数灾”现象,所以提出了关系强化学习,把强化学习应用到关系领域可以在一定的程度上解决“维数灾”难题。在此基础上,简单介绍关系强化学习的概念以及相关的算法,以及以后有待解决的问题。 相似文献
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数据挖掘在数字图书馆个性化服务中的研究与应用 总被引:1,自引:0,他引:1
周文云 《军民两用技术与产品》2012,(1):56-58
随着图书馆数字化进程的不断发展,个性化服务已成为图书馆服务系统中十分关键的部分。从数字化图书馆个性化服务及数据挖掘的特点入手,描述了数据挖掘技术和方法,探讨了数据挖掘技术在图书馆个性化服务中的应用。 相似文献
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周文云 《建设科技(建设部)》2018,(10)
被动式铝包木门窗中的木型材需满足铝包木门窗系统对木型材断面设计的基本要求,同时还需满足铝包木门窗在被动式建筑使用上需要的结构强度和保温性能。目前国内对被动式门窗用型材保温系数的要求K值不高于1.3W/m~2·K。为达到这个设计要求,被动式铝包木门窗的木型材主要通过增加木材厚度、木材和保温复合材料压合、木材和保温复合材料弹性链接、或者空腔设计等多种构造方式解决。 相似文献