| 一种相似网页文本分类方法的研究 |
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| 引用本文： | 李雪蕾,张冬茉.一种相似网页文本分类方法的研究[J].计算机工程,2003,29(Z1):13-14. |
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| 作者姓名： | 李雪蕾 张冬茉 |
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| 作者单位： | 上海交通大学计算机系,上海,200030 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(60083003) |
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| 摘 要： | 通过分析网页的特点及因特网用户感兴趣的查询信息,提出了一种基于机器学习的、独立于语种的文本分类模型.这一模型的算法主要利用字间的相关信息、词频、页面的标记信息以及对用户的查询信息的浅层语义分析,提取网页特征,并计算可调的词频加权参数和增加特征词的可分性信息,然后通过本类和非本类训练,建立预定义类的特征向量空间,进一步对文本进行分类.这种分类方法在对于相似文本分类中具有明显的优势.
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| 关 键 词： | 文本分类 超文本描述语言 可分性判据 层次分类 |
| 文章编号： | 1000-3428(2003)增刊-0013-02 |
| 修稿时间： | 2002年10月8日 |
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