摘要
针对Web信息挖掘中的文本自动分类问题,提出了一种基于模糊特征向量和量子自组织特征映射网络的分类方法。该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的Web位置信息,构造出模糊特征向量,使自动分类原则更接近手工分类方法。
Aimed at problems of documents classification in data mining, a classification method is presented based on quantum self-organization characters mapping network. The feature Web information of its locality in the document is considered while the features are extracted and the fuzzy Eigenvector is constructed.
出处
《情报科学》
CSSCI
北大核心
2009年第1期128-131,共4页
Information Science
基金
国家自然科学基金重点项目(50634020)
关键词
数据挖掘
文本分类
学习算法
data mining
document classification
learning algorithm