基于改进VSM的Web文本分类方法  

Web Text Classification Approach Based on Improved VSM

作　　者：胡晓[1] 王理[1] 潘守慧[1] 

机构地区：[1]北京航空航天大学图书馆,北京100191

出　　处：《情报杂志》2010年第5期144-147,共4页Journal of Intelligence

基　　金：国家自然科学基金项目"基于贝叶斯本体的Web知识发现"(编号:70971005)

摘　　要：Web文本自动分类技术是Web文本挖掘的关键技术之一。针对Web文档中不同标签中的文本具有不同的表达文档内容的能力,提出了改进的特征项加权计算方法。根据特征项在文档中的位置和出现频率计算其权值,并给出了具体的Web文本分类算法和评测方法。经实验验证,改进后系统的微平均查准率均大于0.8,分类性能明显好于改进前。

关 键 词：WEB文本分类 向量空间模型 VSM 文本挖掘 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]