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随着互联网中网页数量的激增,网页自动分类已经成为互联网技术中亟待解决的问题。提出一种领域向量模型的设计与构建方法,设计并实现一种针对新闻网页的基于领域向量模型的网页分类TSC(Topic Sensitive Classify)算法,从新的角度解决网页自动分类问题。首先,对大量的新闻网页URL进行分析,提取新闻网页的URL特征;然后,设计一个领域向量模型,对特定领域的新闻网页内容特征进行提取;最后,结合新闻网页URL特征和内容特征对新闻网页进行自动分类。实验结果表明,TSC算法分类效果比传统SVM和ID3等文本分类算法更优。 相似文献
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网络学习资源数量激增导致的信息过载,是当今互联网学习者面临的一个问题。而个性化的学习资源推荐技术通过自主过滤海量资源,筛选出学习者需要的学习资源,减少学习者寻找资源的代价,是解决该问题的一个有效方法。文章通过用户、对象和推荐策略三个方面,对国内教育资源推荐技术的研究现状进行综述,并重点分析各推荐技术的特点、优势及不足,同时指出现今学习资源推荐技术研究的热点及可能的发展方向。 相似文献
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