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11.
文本分类中粗分类数据噪声修正的网络算法 总被引：1，自引：1，他引：0
在文本分类的实际应用中经常使用粗略分类的数据来训练分类器,但是这种数据中经常会包含类别标记有误的数据,这些数据对文本分类结果的精度会造成不良影响。本文针对这个问题提出了一种噪声修正算法,首先建立文档关联网络,把文档上标记的类别作为在网络上划分的集团结构,并用模块度衡量集团结构的质量,通过优化模块度指标把噪声数据调整到合适的类别中,从而提高数据质量。实验结果表明,本文所提算法能够有效修正粗分类数据中的噪声,且有较高的有效性和鲁棒性。该算法可以用于文本分类训练数据的预处理,或作为辅助技术用于文献库建设等工作。 相似文献
12.
本文通过实验比较了互信息、χ2统计算法和优势率三种算法在用于局部文本特征选取时对文本分类性能的影响.实验结果显示,在应用于局部特征选择的情况下,文本特征选取算法仍然可以将特征空间的维度降低90%以上,而不降低文本分类的性能.同时,我们发现在应用于局部文本特征选取时,优势率算法的性能不如互信息和χ2统计算法.另外,对于K最近邻分类算法,随着K值的增大,文本分类的查准率在增加,而查全率在降低.最后,本文详细分析了造成这三种算法性能差异的原因,并提出了一种改进算法,来提高优势率算法应用于局部文本特征选取时的性能. 相似文献
13.
辽宁地区公共图书馆网站调查分析 总被引：1，自引：0，他引：1
本文对辽宁地区部分公共图书馆网站的情况进行了调查、分析,列举了几个网站的主要特点,指出了存在的问题,提出了相应的对策及建议. 相似文献
14.
通过对图书馆的内部环境和外部需求分析,根据需求特点,在传统图书馆结构的基础上,增加并设计了发展规划部、物流配送部和用户服务部等部门。以研究、了解与更好地满足用户的中长期需求,满足用户获得资源的便利与途径的多样性,增强用户与图书馆的沟通,从而全面提升图书馆的服务。 相似文献
15.
提出了一种新的模糊竞争神经网络聚类模型NFCNNC,并将其应用到文本聚类中。NFCNNC将模糊中心聚类(FCC)算法得到的模糊聚类中心向量作为神经网络的权值,通过比较隶属度值得到获胜神经元。网络中仅两个神经元同时调节权值。隶属度值最大的神经元以较大的学习率调整权值,隶属度次大的神经元以较小的学习率调整权值,其他神经元权值不变。按照FCC算法调整模糊聚类中心向量值(即权值)和神经元的隶属度,当网络稳定时,即可确定聚类数。与传统模糊神经网络模型相比,本文的模糊神经网络模型具有结构简单、运行效率高、聚类精度高的优点,同时克服了传统算法需预先指定聚类数的局限性。通过对文本聚类的实验验证,本算法取得了良好的效果。 相似文献
16.
基于文献的知识发现的应用进展研究 总被引：15，自引：0，他引：15
本文在对共词分析、共引分析理论、Swanson理论以及文本挖掘理论应用进展进行系统研究的基础上,将分别基于上述理论的基于相关文献发现、基于非相关文献发现和基于全文献发现统一整合于“基于文献知识发现”之下,构建起完整的基于文献知识发现的方法与应用研究体系,同时分析了其应用前景。 相似文献
17.
19.
基于概率神经网络的文本自动分类研究 总被引：10，自引：2，他引：10
本文提出了将一种径向基网络的重要变形———概率神经网络应用于文本自动分类的研究 ,与常用的K 最邻近法相比 ,具有一定的优势 ,特别是在训练集中各类的训练样本数很不平衡时 ;与BP等其他神经网络相比 ,其特点是需调节的参数少 ,不需确定隐层数、隐层中的神经元数量等网络结构 ,比较容易使用。此外 ,从研究中的不同特征选择的评价函数来看 ,它们对分类有一定的影响 ,应用X2 统计进行特征选择的分类正确率最高 ,其次是文本证据权 ,而期望交叉熵的效果最差 ,说明特征选择在文本自动分类中也是非常重要的。 相似文献
20.
根据用户的浏览行为确定网页页面等级的方法 总被引：3，自引：0，他引：3
本文分析了用户的浏览行为特征。根据用户在页面中的滞留时间和用户对页面中的超文本链的点击情况 ,建立了计算页面等级的综合法 ,并建立了相应的数学模型 相似文献