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面向化学领域网络资源的文本自动分类算法 被引量:1
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作者 梁春燕 夏诏杰 郭力 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第z1期52-57,共6页
为了提高化学主题搜索引擎的查询效果,采用距离加权七一近邻分类算法来进行自动分类.为了测试该算法对化学领域网络资源进行分类的效果,文中使用化学化工资源导航系统ChIN人工积累的资源和描述信息作为数据集,并采用基于化学领域的多层... 为了提高化学主题搜索引擎的查询效果,采用距离加权七一近邻分类算法来进行自动分类.为了测试该算法对化学领域网络资源进行分类的效果,文中使用化学化工资源导航系统ChIN人工积累的资源和描述信息作为数据集,并采用基于化学领域的多层次分类体系进行分类.经测试,系统微平均值Fmicro最高可达到71%.文中还就文档的关键词和数据集的熵对分类性能的影响进行了讨论.结果表明,该算法能较好地应用于化学领域网络资源的自动分类. 展开更多
关键词 机器学习 化学主题搜索引擎 文本自动分类 k-近邻方法 隐含语义检索
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