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海量网络学术文献自动分类系统
引用本文:王效岳,白如江,王晓笛,祝娜.海量网络学术文献自动分类系统[J].图书情报工作,2013,57(16):117-122.
作者姓名:王效岳  白如江  王晓笛  祝娜
作者单位:山东理工大学科技信息研究所
基金项目:本文系2010年国家社会科学基金项目"海量网络学术文献自动分类研究"(项目编号:10BTQ47)和文化部科技创新项目"大规模网络学术文献并行处理与自动分类研究"研究成果之一。
摘    要:随着Internet的发展,互联网上的学术文献数量呈指数增长,很难为科研工作者所利用,因此亟需一种方法对海量的网络学术文献进行自动的搜集、整理、分类。在前期充分的实验论证后,设计实现一个海量网络学术文献自动分类系统,该系统使用模块化设计,包括学术文献自动抓取模块、学术文献词-文档矩阵处理模块、本体集成模块以及基于语义驱动的分类模块。实验证明,该系统可以有效地完成海量学术文献的自动抓取、处理和分类工作。

关 键 词:学术文献  自动分类  并行处理  
收稿时间:2013-06-18

An Automatic Classification System of Mass Online Academic Literatures
Wang Xiaoyue,Bai Rujiang,Wang Xiaodi,Zhu Na.An Automatic Classification System of Mass Online Academic Literatures[J].Library and Information Service,2013,57(16):117-122.
Authors:Wang Xiaoyue  Bai Rujiang  Wang Xiaodi  Zhu Na
Institution:Institute of Scientific & Technical Information, Shandong University of Technology, Zibo 255049
Abstract:With the development of the Internet, the amount of online academic literatures has been increasing exponentially, and it is difficult for science researchers to harness the power of the literature. It is necessary to develop a method for automatic acquiring, processing and classifying the literatures. This paper designs and implements an automatic classification system for massive online academic literatures based on the experimental researches done before. This system is a modular design which consists of four models of automatic fetching, term-document matrix processing, ontology integrating and semantics-driven classifying. This is proven that it can automatically accomplish the acquiring, processing and classifying online academic literatures.
Keywords:academic literature  automatic classification  parallel processing  
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