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基于量子自组织网络的Web文本自动分类方法 被引量:2

Document Automatic Classification Method Based on Quantum Self-organization Characters Mapping Network
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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.
作者 徐平 徐建中
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
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