网页自动分类

作品数：32被引量：106H指数：5
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相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：胡燕梁久祯冯是聪梁冰柯丽更多>>
相关机构：武汉理工大学哈尔滨工业大学江西师范大学北京邮电大学更多>>
相关期刊：《计算机仿真》《计算机工程与设计》《清华大学学报（自然科学版）》《计算机与数字工程》更多>>
相关基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家教育部“985工程”国家重点基础研究发展计划更多>>
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一种基于半监督多任务学习的特征选择模型被引量：3
《厦门大学学报（自然科学版）》2017年第4期567-575,共9页王晓栋 严菲 洪朝群 
国家自然科学基金(61502405);福建省自然科学基金(2016J01324;2017J01511)
为了综合利用流形学习、多任务学习和正则化约束的优势,提出一种基于全局和局部约束的半监督多任务特征选择(semi-supervised multi-task feature selection,SMFS)模型,在多个任务间共享学习的基础上,构建SMFS模型.该模型采用l2,1范数...
关键词：特征选择 多任务学习 网页自动分类 l2 1范数 
中文网页自动分类构架设计被引量：1
《福建电脑》2014年第4期153-154,共2页郑津 景彦昊 
本文主要分析了中文网页自动分类所要用到的功能和技术,给出了一个可行的中文网页自动分类系统的基本构架。
关键词：网页自动分类 分词技术 特征抽取 
基于CFS-GA特征选择算法的中文网页自动分类被引量：2
《上海海事大学学报》2012年第1期77-81,共5页喻春萍 黄晓霞 
国家自然科学基金(61175044)
为在中文网页分类时降低特征向量的维度、提高分类的精度,采用一种基于关联的特征选择(Correlation-based Feature Selection,CFS)与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)相结合的方法进行特征选择.在该算法中,特征子集被当作GA中的一个染色...
关键词：中文网页分类 特征选择 基于关联的特征选择算法 遗传算法 
网页自动分类不确定性问题的贝叶斯网络解法被引量：3
《计算机工程与设计》2011年第10期3364-3367,3373,共5页张晓丹 乔晓东 梁冰 
国家自然科学基金项目(60803050)
针对网页自动分类中存在的类边界模糊、语料不均匀等引起的分类不确定性问题,提出了贝叶斯网络自动分类融合模型和融合算法,该模型和算法基于网页上多种信息进行融合,并采用不同的与处理方法分别对多种信息进行处理,将处理后的信息输入...
关键词：不确定性问题 贝叶斯网络 网页自动分类 贝叶斯推理 信息融合 
网页自动分类的建模与仿真研究被引量：3
《计算机仿真》2011年第10期121-124,252,共5页周序生 李爽 
湖南省科技厅计划项目(2010FJ3024);湖南工业大学教学改革研究项目(09A02)
研究网页自动分类是为快速找到用户所需网页。由于网络中网页数量相当大,而且网络是一种半结构化、海量、高维等文本,传统文本分类方法无法进行降维和消除冗余信息,易出现维数灾问题,网页分类准确率低,用户很难找到自己所需网页。为了...
关键词：网页分类 主成分分析 支持向量机 数据挖掘 
网页自动分类融合模型研究
《数字图书馆论坛》2011年第8期57-60,共4页张晓丹 梁冰 王丽 白海燕 吕世炅 肖晶 
本课题获以下项目基金资助：国家自然科学基金（基金号：60805050）;“十二五”国家科技支撑计划项目（项目编号：2011BAH10B05）;中国科学技术信息研究所预研项目（项目编号：YY-2010023）.
为了提高网页自动分类的准确率，基于信息融合的模型理论，提出了一种通用的网页自动分类模型和融合算法。该模型根据完成功能的不同分为四个层次：信息抽取层、数据预处理层、特征层和决策层，其中特征层是针对网页上不同种类的媒体信...
关键词：网页自动分类 信息融合 融合模型 信息检索 
基于频率共现熵的跨语言网页自动分类研究被引量：3
《江西师范大学学报（自然科学版）》2011年第3期240-245,共6页柯丽 王明文 何世柱 黎佳 罗远胜 
国家自然科学基金(60963014);江西省教育厅青年科学基金(GJJ10116);江西省教育厅科技课题(2007-129)资助项目;江西省自然科学基金(2008GZS0052);江西省科技攻关项目(2006-184)
研究了基于频率共现熵的跨语言网页自动分类问题,使用翻译软件将所有中文网页翻译为英文,计算中文和英文网页的共现特征频率共现熵值,确定中文和英文网页的共现知识,并与英文网页相结合训练中文分类模型.实验结果表明,该方法与贝叶斯分...
关键词：跨语言 网页分类 频率共现熵 贝叶斯分类 自适应贝叶斯分类 
服装网页自动分类技术研究被引量：2
《北京服装学院学报（自然科学版）》2011年第1期55-59,共5页周毅灵 耿增民 
中国纺织经济研究中心资助项目(H2009-39)
如何对Internet上的服装网页进行自动识别是服装资源挖掘研究的重要内容.本文研究了KNN算法和Bayes算法对服装网页测试集进行自动分类的效果.实验表明KNN和Bayes的分类准确率相当;特征提取的维数可以控制在一定的范围;过高的特征数目不...
关键词：文本分类 WEB挖掘 BAYES算法 KNN算法 
中文网页自动分类综述被引量：2
《电脑知识与技术》2010年第9X期7558-7560,共3页盛魁 赵鹏 
该文介绍中文网页自动分类的研究状况;分析常用的特征提取方法并比较其在中文网页分类应用中的优劣,总结经典分类方法;简述分类评价指标;讨论目前分类系统。
关键词：网页分类 特征提取 分类算法 评价指标 
基于改进的TF-IDF特征权重算法的网页自动分类被引量：2
《绵阳师范学院学报》2010年第8期106-109,共4页蔡银珊 黄英铭 
TF-IDF是文档特征权重表示常用方法,但不能真正地反映特征词对区分每个类的贡献。故针对网页分类中特征选择方法存在的问题,加入网页标签特征权重改进TF-IDF公式,提出了一种比较有效的网页分类算法,实验结果表明该方法具有较好的特征选...
关键词：网页分类 TF-IDF 特征权重 
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