WEB文本分类

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相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：柯慧燕王娟桂海霞饶文碧王卫玲更多>>
相关机构：北京理工大学武汉理工大学山东师范大学南昌大学更多>>
相关期刊：《计算机技术与发展》《计算机工程与设计》《计算机与数字工程》《山东师范大学学报（自然科学版）》更多>>
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基于朴素贝叶斯的Web文本分类及其应用被引量：4
《电脑知识与技术》2016年第10X期220-221,230,共3页包小兵 
池州学院院级自然项目(2014ZR005)
Web文本分类在网络信息过滤、信息推荐等方面有广泛的应用。介绍了Web文本分类的基本理论与方法,结合贝叶斯分类算法,对文本分类语料库的数据进行具体的分类实验并进行分析讨论,取得了一定的效果。
关键词：数据挖掘 朴素贝叶斯 文本分类 
基于SAS的web文本分类模型研究
《山东师范大学学报（自然科学版）》2016年第2期11-17,共7页向来生 孙威 刘希玉 
国家自然科学基金资助项目(61170038;61472231);教育部人文社会科学项目(12YJA630152);山东省社会科学基金资助项目(11GGLJ22)
通过建立模型对电商企业的客户查询信息进行文本分类分析,帮助企业掌握用户的消费习惯,同时帮助用户及时找到需要的商品.本文首先获取客户查询数据并对该文本数据进行预处理,利用改进的TF-IDF方法获得文本特征向量,最后结合朴素贝叶斯...
关键词：SAS 文本分类 改进TF—IDF 朴素贝叶斯文本分类 EM迭代 
Web文本分类中的标签权重自动优化研究被引量：4
《小型微型计算机系统》2016年第5期890-894,共5页钟旭东 黄章进 顾乃杰 张旭 
安徽省自然科学基金项目(1408085MKL06)资助;高等学校学科创新引智计划项目(B07033)资助
Web文本分类是Web数据挖掘的重要技术之一.为了利用HTML的半结构特性,现有的Web文本分类技术多采用手工指定的方法,决定不同标签的权重系数.这种方法完全根据个人经验,未能充分利用样本集的结构特性,识别效果提升并不明显.针对这一问题...
关键词：WEB文本分类 自动权重调优 差分进化算法 半结构特征 
基于互信息的不平衡Web文本分类方法研究被引量：1
《情报科学》2015年第10期23-26,共4页刘忠宝 赵文娟 
山西省高等学校科技创新项目(2014142);全国教育信息技术研究十二五规划课题(146241697);"山西省哲学社会科学"十二五"规划2014年度课题
当前主流的Web文本分类方法无法有效解决不平衡文本分类问题。本文在经典C4.5决策树算法基础上,借鉴信息论最新研究成果,提出基于互信息的不平衡Web文本分类方法。该方法与代价信息无关,在深入分析互信息与C4.5决策树之间关系的基础上,...
关键词：互信息 不平衡Web文本 决策树 代价缺失学习 
基于模糊加权近似支持向量机的Web文本分类被引量：2
《计算机应用与软件》2015年第5期54-58,共5页王平 吴剑 
江西省科技支撑计划项目(2009BGB01900);江西省自然科学基金项目(2009JX02367)
Web文本分类是数据挖掘领域的研究热点。针对Web文本数据集高维和不平衡的特点,将模糊隶属度和平衡因子引入近似支持向量机,提出模糊加权近似支持向量机。首先计算样本的平均密度,并结合样本数量求得平衡因子,克服传统加权算法仅以样本...
关键词：文本分类 近似支持向量机 模糊隶属度 平衡因子 不平衡数据 
基于Hadoop的Web文本分类系统设计研究被引量：1
《兰州大学学报（自然科学版）》2014年第6期892-896,共5页赵文娟 
国家自然科学基金项目(61202311);山西省高等学校科技创新项目(2014142);全国教育信息技术研究十二五规划课题项目(146241697)
针对传统Web文本分类方法无法解决大规模分类问题,在深入分析当前主流并行计算平台Hadoop的基础上,提出基于Hadoop的Web文本分类系统,该系统主要包括文本预处理、向量表示、文本分类、结果评价等模块.真实数据集上的比较实验表明所建系...
关键词：WEB文本分类 HADOOP HDFS MAPREDUCE 
基于优化的多核学习方法的Web文本分类的研究
《计算机技术与发展》2013年第10期80-82,86,共4页江伟 潘昊 
湖北省自然科学基金(2011CDB257)
Web文本分类技术是数据挖掘中一个重要研究领域,为了能从海量信息中快速检索遍布网络各处的文档,需要提高Web文本分类技术的性能。多核学习方法是当前机器学习领域的一个热点,可以显著提升分类识别能力和学习推广能力,而核方法是解决高...
关键词：支持向量机 数据挖掘 多核学习 WEB文本分类 
Web文本分类中的反作弊研究
《网友世界》2013年第18期7-7,共1页付敬鼎 张建勇 贾晓强 
渭南师范学院大学生创新基金项目(项目编号:12XK050)
根据用户定义的某一主题，在爬虫算法中加入反作弊思想后，用爬虫算法遍历网络，收集与主题相关的页面进行智能分析，同时将文本过滤转化为文本分类，为了增强通用性，在算法中加入了松弛变量，最后在NB分类个器上验证算法的性能。试验...
关键词：主题爬虫 文本分类 反作弊 松弛变量 
基于概念的Web文本分类方法及实现
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》2013年第2期77-81,共5页郑瑞娟 张仰森 
国家自然科学基金资助项目(61070119);北京大学计算语言学教育部重点实验室开放课题基金资助项目(KLCL-1005);北京市属市管高等学校人才强教计划基金资助项目(PHR201007131);北京市教委专项基金(PXM2012-014224-000020)
通过研究html网页结构,实现对Web网页中纯文本内容的提取。通过对传统的特征提取方法和文本分类方法进行研究,提出基于概念词典的概念特征提取方法,通过特征提取使用简单向量模糊距离匹配算法对文本进行分类,设计并实现了一个基于中文...
关键词：WEB文本分类 概念特征 概念词典 模糊距离匹配算法 
朴素贝叶斯算法和SVM算法在Web文本分类中的效率分析被引量：8
《成都大学学报（自然科学版）》2013年第1期50-53,共4页詹毅 
为分析对比朴素贝叶斯算法和SVM算法在Web文本分类中的效率及其适用的范围,构建了一个Web分类系统,此分类系统将已分类的Web网页作为训练集,利用分类算法构建Web分类器,通过Web测试集评价两类算法在Web文本分类中的性能体现,为Web文本...
关键词：Web分类系统 朴素贝叶斯算法 SVM算法 效率分析 
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