基于多示例学习的中文Web目录页面推荐  

Chinese Web Index Page Recommendation Based on Multi-Instance Learning

作　　者：黎铭[1] 薛晓冰[1] 周志华[1] 

机构地区：[1]南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京210093

出　　处：《软件学报》2004年第9期1328-1335,共8页Journal of Software

基　　金：国家自然科学基金;国家杰出青年科学基金;国家重点基础研究发展规划(973)~~

摘　　要：多示例学习为中文 Web 挖掘提供了一种新的思路.提出中文 Web 目录页面推荐这种特殊的 Web 挖掘任务,并且将其转化为多示例学习问题来解决.在真实世界数据集上的实验结果显示,该方法能够有效地解决该问题.Multi-Instance learning provides a new way to the mining of Chinese web pages. A particular web mining task, i.e. Chinese web index page recommendation, is presented and then addressed through transforming it to a multi-instance learning problem. Experiments on the real world dataset show that the proposed method is an effective solution to the Chinese web index page recommendation problem.

关 键 词：多示例学习 WEB挖掘 机器学习 中文Web目录页面推荐 前缀树 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]