WEB文本挖掘的研究

文章首先探讨了Web挖掘的地位,基于WEB的文本挖掘是WEB挖掘的重要组成部分。文章重点对文本特征提取、文本分类、文本聚类等WEB文本挖掘关键实现技术做了介绍,最后讨论了Web文本挖掘的价值。     

文本挖掘关键技术研究

文本挖掘有着极大的应用前景,更加有效的文本挖掘算法设计仍然有很大的研究空间,本文将从文本挖掘涉及的关键技术进行阐述以求对文本挖掘有整体的把握与理解。     

基于WEB文本数据挖掘的研究

万维网是一个巨大的、分布广泛和全球性的信息服务中心,它涉及新闻、广告、消费信息、金融管理、教育、政府、电子商务和许多其他信息服务。Web文本挖掘系统是挖掘技术的重要应用方向,它是指在给定的分类体系下,根据网页的内容自动判别内容类别的过程。     

Web文本挖掘技术研究

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     

Web文本挖掘技术及其应用的研究

文章详细研究了Web文本挖掘的定义及类型，重点分析了Web文本挖掘算法，总结了文本挖掘的应用，提出了今后工作的重点。     

Web文本挖掘综述

介绍了Web挖掘技术.接着蔓点对Web文本挖掘的关键技术作了详细阐述.     

文本挖掘研究及发展

文本挖掘是对具有丰富语义的文本进行分析从而发现隐含的,令人感兴趣的,有潜在使用价值知识的过程,是数据挖掘的一个新兴主题。本文首先介绍数据挖掘的定义及其发展,进而叙述文本挖掘的含义,回顾国内外文本挖掘的研究现状,着重论述文本分类与文本聚类的一般过程并指出它们的区别之处。最后指出中文文本挖掘的特点,展望了今后的研究目标。     

文本挖掘研究及发展

文本挖掘是对具有丰富语义的文本进行分析从而发现隐含的,令人感兴趣的,有潜在使用价值知识的过程,是数据挖掘的一个新兴主题。本文首先介绍数据挖掘的定义及其发展,进而叙述文本挖掘的含义,回顾国内外文本挖掘的研究现状,着重论述文本分类与文本聚类的一般过程并指出它们的区别之处。最后指出中文文本挖掘的特点,展望了今后的研究目标。     

文本挖掘理论概述

文本挖掘是一个从非结构化文本信息中获取用户关心或感兴趣模式的过程。对文本挖掘进行深入的研究将大大提高从海量的文本数据中获取有用知识的效率。本文首先介绍了文本数据挖掘的研究概况,之后着力对当前基于Web文本挖掘的一般处理过程进行了详细的描述,同时总结了文本分类和文本聚类的一些主要算法,在文章的最后对文本挖掘在信息技术中的发展前景做了合理的预测和展望。     

Web文本挖掘

简要介绍Web挖掘的概念、分类及其功能,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。最后对Web文本挖掘的应用领域作了展望。     

Web内容挖掘技术研究

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。     

文本挖掘技术研究进展

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。     

一种基于词汇相关度的网络文本分类算法研究

传统文本分类算法,在特征选择这一阶段,采用统计观点和方法机械处理词语与类别的联系,假定词语之间相互独立,忽略特征关键词之间的语义关系。本文提出一种新的特征选择方法,用基于上下文统计的词汇相关度方法,计算特征词之间的词汇相关度,设定相关度阀值,进行特征选择。降低了特征空间的高维稀疏性,并有效的减少噪声,提高了分类精度和算法效率。     

基于协同聚类的两阶段文本聚类方法

为了将语义信息用于文本聚类和有效地进行特征选择,文中提出一种基于协同聚类的两阶段文本聚类方法.该方法分别对文档和特征进行聚类从而得到特征与主题之间的语义关联关系.然后利用此关系来相互调整彼此的聚类结果.实验结果表明,利用特征与主题之间的语义关联关系能有效提高聚类效果.     

基于文本聚类的语言韵律和节奏风格特征挖掘

该文以朱自清、汪曾祺和刘亮程的散文作品为语料,旨在从文本的韵律和节奏出发,采用文本聚类的方法来挖掘出新的能够代表作品风格的特征。实验表明,以句末用字韵母的n元组合、分句句长的n元组合、标点符号和整句句长作为风格特征,能成功地将这三位作家的作品区分开来。其中刘亮程句尾韵的舌位高于汪、朱二人,朱自清对韵脚的选择不如刘、汪二人丰富。汪曾祺的分句长最短,且最为讲究句式长短的对齐;刘亮程兼顾长短句的交错,节奏更富于变化;朱自清的句长变化最为平稳。     

文本分类技术研究

对文本分类技术进行研究,介绍文本分类的基本过程,论述文本特征提取方法,讨论朴素贝叶斯、K-近邻、支持向量机、投票等常用的文本分类原理与方法,探讨中文文本分类技术。     

中文文本分类中特征选择方法的比较

在自动文本分类系统中,特征选择是有效的降维数方法.通过实验对中文文本分类中的特征选择方法逐一进行测试研究,力图确定较优的中文文本分类特征选择方法.根据实验得出:在所测试的所有特征选择方法中,统计方法的分类性能最好,其次为信息增益(IG),交叉熵(CE)和文本证据权(WE)也取得了较好的效果,互信息(MI)较差.