|
|||||
|
|
| 基于领域向量模型的新闻网页分类算法 | |
| 引用本文： | 潘澄.基于领域向量模型的新闻网页分类算法[J].教育技术导刊,2015,14(7):57-60. |
| 作者姓名： | 潘澄 |
| 作者单位： | 合肥工业大学 计算机与信息学院，安徽 合肥 230009 |
| 摘 要： | 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。 |
| 关 键 词： | 领域模型 网页信息模型 网页分类 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《教育技术导刊》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《教育技术导刊》下载免费的PDF全文 | |