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| 1 | 网页特征提取技术研究显示文摘特征提取作为网页分类中的一个必要步骤,起着重要作用.提取算法性能的优劣将直接影响到分类的质量.通过对几种提取方法的分析比较,采用了DF和TF相结合的提取方法进行设计实现,并在提取过程中增加了基于词性的提取;最后通过实验对该方法可行性进行了验证. | 于洪波 | 2011 | 山东理工大学学报(自然科学版)2011，25，2： | 3 |
| 2 | 基于向量空间模型中文农业网页分类技术研究显示文摘对基于向量空间模型的文本分类所涉及的关键技术:特征选取、特征向量表示方法、特征向量的维数、文本分类的评价标准进行了分析和研究。为了对比和验证文本分类在特征词选取方法,特征向量表示方法以及在不同维数下对分类的影响,选择了1 600篇中文农业网页进行正交实验,并对这些因素进行比较和分析,选出分类效果最好的组合。研究表明,当使用综合文档频(DFD)特征词选取方法选取特征词,用词频表示特征向量,特征向量维数为300维时,有较好的分类效果,平均查准率可以达到92.63%,平均召回率可以达到91.5%。 | 段园磊 张太红 | 2012 | 新疆农业大学学报2012，35，2： | 1 |
| 3 | 改进的K-近邻算法在中文网页分类的应用显示文摘K-邻近算法作为一种比较简单,易于实现并且错误低的分类算法,广泛应用于网页分类、模式识别和数据挖掘等多个领域中.本文介绍了传统K-邻近算法并分析了该算法在网页相似度值的计算存在的不足,在此基础上,本文提出了基于类中心向量的K-近邻算法,通过理论分析和仿真实验结果证明了该算法对于中文网页分类具有较好的分类效果. | 盛魁 | 2011 | 佳木斯大学学报(自然科学版)2011，29，6： | 0 |
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