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1.
一种协调的科技文献分类方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
科技文献之间的相互引证关系反映了一种科学交流活动,显示了科学文献之间(甚至是学科之间)的内在联系,而通过追溯文献之间的这种关系,可以改善和提高传统的基于内容的科技文献的分类的方法。论文利用有相互引证关系,有同引关系,以及有耦合关系的两篇文献一般是属于同一类的这一特点,提出了文献之间的引用相似度,同引相似度,耦合相似度这三个概念,再利用这三个概念生成了文献之间的“结构相似度”,并将它用于K-NN分类法中得出一种基于结构的分类法。最后,论文将这种基于结构的分类法和基于内容的NaveBayes分类法结合起来提出了一种新的协调分类法。  相似文献   
2.
基于智能Agent的用户兴趣发现和更新   总被引:7,自引:0,他引:7  
提出了一种新的基于智能Agent的用户兴趣发现和更新方法,主要介绍了智能Agent需要跟踪用户的哪些行为,如何发现用户真正感兴趣的文献,如何通过分析提取兴趣特征词及权重计算等内容。该方法主要利用了用户浏览文献页面的信息,有效地解决了用户兴趣的自适应变化。  相似文献   
3.
基于密度的kNN文本分类器训练样本裁剪方法   总被引:36,自引:2,他引:36  
随着WWW的迅猛发展,文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。kNN方法作为一种简单、有效、非参数的分类方法,在文本分类中得到广泛的应用。但是这种方法计算量大,而且训练样本的分布不均匀会造成分类准确率的下降。针对kNN方法存在的这两个问题,提出了一种基于密度的kNN分类器训练样本裁剪方法,这种方法不仅降低了kNN方法的计算量,而且使训练样本的分布密度趋于均匀,减少了边界点处测试样本的误判。实验结果显示,这种方法具有很好的性能。  相似文献   
4.
基于混淆矩阵的层次结构构造方法比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据混淆矩阵,采用层次聚类和混淆类别两种不同的策略构造文档类别层次结构,最后采用层次分类的方法进行实验.实验结果表明混淆类别策略优于层次聚类策略,对平面分类的查全率和查准率都有所提高.  相似文献   
5.
使用最大熵模型进行中文文本分类   总被引:51,自引:1,他引:51  
随着WWW的迅猛发展,文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术.由于最大熵模型可以综合观察到各种相关或不相关的概率知识,对许多问题的处理都可以达到较好的结果.但是,将最大熵模型应用在文本分类中的研究却非常少,而使用最大熵模型进行中文文本分类的研究尚未见到.使用最大熵模型进行了中文文本分类.通过实验比较和分析了不同的中文文本特征生成方法、不同的特征数目,以及在使用平滑技术的情况下,基于最大熵模型的分类器的分类性能.并且将其和Baves,KNN,SVM三种典型的文本分类器进行了比较,结果显示它的分类性能胜于Bayes方法,与KNN和SVM方法相当,表明这是一种非常有前途的文本分类方法.  相似文献   
6.
提出用模式增长方法在带标记有序树构成的森林中挖掘嵌入式频繁子树.算法利用最右路径扩展方法构造完整的模式增长空间,然后根据待增长模式的拓扑结构确定其增长点并构造相应投影库,从而将挖掘频繁子树问题转化为在各投影库中寻找频繁节点问题.这大大降低算法的复杂性.实验表明其具有较高的时空效率.  相似文献   
7.
一种基于多实例的自适应用户模型   总被引:4,自引:0,他引:4  
信息过滤中用户兴趣模型的表示是影响过滤精确度的最重要的因素之一。该文提出了一种基于多实例的自适应用户模型,它在一定程度上抑制了传统用户模型表示中同义现象对系统精确度的影响,并且使用户模型具有了关键词自动扩充和自适应能力。  相似文献   
8.
提出一种基于中图分类法的用户兴趣模型,形式化地描述了用户兴趣模型的建立和学习过程.在建立用户兴趣模型时,需要对代表用户兴趣的中图分类号进行挖掘,由于传统的Apriori数据挖掘算法更适合于处理无序的集合,而中图分类号中的号码是有序的.提出了一种改进的算法来自动构建用户兴趣模型,并据此开发了一个科技文献过滤系统作为典型应用.  相似文献   
9.
使用最大熵模型进行文本分类   总被引:1,自引:0,他引:1  
最大熵模型是一种在广泛应用于自然语言处理中的概率估计方法。文中使用最大熵模型进行了文本分类的研究。通过实验,将其和Bayes、KNN、SVM三种典型的文本分类器进行了比较,并且考虑了不同特征数目和平滑技术对基于最大熵模型的文本分类器的影响。结果显示它的分类性能胜于Bayes方法,与KNN和SVM方法相当,表明这是一种非常有前途的文本分类方法。  相似文献   
10.
提出了一种基于中图分类法的用户兴趣模型,形式化地描述了用户兴趣模型的建立和学习过程,并在此基础上开发了一种科技文献过滤系统.  相似文献   
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