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支持Web信息分类的高性能蜘蛛程序 总被引:1,自引:0,他引:1
随着Web信息的快速增长,如何提高信息检索的准确率,如何展示检索结果,成为Web信息检索的重点研究内容,本文设计一种新的蜘蛛程序T—Spider,采用分布式两级并行控制,在获取Web信息的同时,获取网站结构,从而支持基于网站结构的信息分类. 相似文献
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基于结果模式的Deep Web数据抽取 总被引:3,自引:0,他引:3
高效、准确地获取Deep Web数据是实现Deep Web数据集成系统的关键问题,然而重复语义标注、嵌套属性的存在是Deep web数据抽取效率和准确率难以提升的瓶颈问题.因此提出基于结果模式的Deep Web数据抽取机制,将数据抽取工作分为结果模式生成和数据抽取两个阶段,属性语义标注放在结果模式生成阶段来完成,有效解决了重复语义标注问题;同时针对嵌套属性问题,提出一种有效的解决方法.与同类成果相比,基于结果模式的数据抽取方法提高了数据抽取的准确率及效率,并且为Deep Web数据集成奠定了良好的基础. 相似文献
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社会化标签系统允许用户使用个性化的词汇对网络中的资源进行标注而被用户广泛接受。在微博网络中,用户可以为自己加注标签以推广自己或者方便别人找到自己。深入分析了微博用户数据,总结了微博用户标签的特点,针对LDA(latent Dirichlet allocation)主题模型在处理短文本时存在的不足,提出了一种基于好友关系约束主题模型。在此基础上对微博用户标签进行主题分析,计算用户的主题分布,对标签词进行聚类,并最终为用户推荐标签。通过对比实验证明了该方法可以提高标签推荐的准确度。 相似文献