基于向量空间模型的多主题Web文本分类方法

周炎涛; 唐剑波; 吴正国

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基于向量空间模型的多主题Web文本分类方法

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对给定的网页,提取其特征向量,计算网页特征向量与分类特征向量的相似度,使用K-means聚类方法寻找归属类得到动态阈值,提出了一种基于动态阈值的向量空间模型多主题Web文本分类方法.该方法通过网页与每个类的相似度和动态阈值的比较,实现了将包含多个主题的网页划分到相应的多个类中.实验证明,这种方法具有较好的精确度和召回率.

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来源
《计算机应用研究》|2008年第1期|142-144|共3页
作者
周炎涛; 唐剑波; 吴正国;
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作者单位

湖南大学,计算机与通信学院,长沙,410082;

海军工程大学,信息与电气学院,武汉,430033;

湖南大学,计算机与通信学院,长沙,410082;

海军工程大学,信息与电气学院,武汉,430033;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP311.13;
关键词
向量空间模型; 文本分类; 多主题; 数据挖掘;
入库时间 2023-07-24 18:55:16

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