基于文本分类的网络知识发现  

Web Knowledge Discovery Based on Text Classification

作　　者：吕曹芳[1] 薛向锋[1] 朱岳超[1] 宗军君[1] 

机构地区：[1]中国人民解放军陆军军官学院,安徽合肥230031

出　　处：《计算机与现代化》2013年第2期117-119,共3页Computer and Modernization

摘　　要：研究基于网络的文本知识发现,根据搜索引擎分类内容的特点,通过几种常用搜索引擎的比较,结合文本分类的特点,发现单纯搜索文本信息资源的引擎更适合于文本分类;进而给出基于文本分类的网络信息获取原型,提出基于元数据的用户感兴趣知识的提取模式,用户可以根据实际情况在给定范围内提取自己感兴趣的文本信息,从而提高文本信息挖掘的精准性。The paper studies the related technologies of the Chinese text knowledge discovery on Internet,according to the features of search engines classification,comparing and analyzing search engines with features of text classification,discovers that the engines of simplex search text information is more suitable for text classification.This paper proposes a Internet achieving information prototype based on text classification,proposes an extraction method on user knowledge of interest,users can extract text information of interest to improve accuracy of text information mining.

关 键 词：知识发现 文本分类 搜索引擎 规则挖掘 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]