检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:高庆芳 蒲宝卿[1] 包蕾 GAO Qingfang;PU Baoqing;BAO Lei(Longnan Teachers College,Longnan Gansu 742500)
出 处:《首都师范大学学报(自然科学版)》2021年第3期12-16,共5页Journal of Capital Normal University:Natural Science Edition
摘 要:为了解决传统的基于上下文图形爬行模型爬取效率低、特征词提取不精确的问题,本文采用了在现有的技术支持上,融入机器学习算法的思想,设计并实现了一种改进的基于主题的爬虫算法,结果表明该算法是有效的.To solve the problems of low crawling efficiency and imprecise extraction of feature words in the traditional crawling model based on context,this paper adopts the idea of integrating machine learning algorithm with existing technical support,designs and implements an improved crawler algorithm based on topic,and the results show that the algorithm is effective.
关 键 词:搜索引擎 ContextGraph主题 爬虫 特征权重
分 类 号:TP391.3[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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