混合多层分类和朴素贝叶斯模型的垂直搜索引擎分类器设计

发布时间：2019-03-07 15:38

【摘要】：研究Web上计算机教育资源的分布特点,融合主题词和文档形式,设计多层分类器来完成主题搜索过程中的正确分类,继而应用朴素贝叶斯模型对主题资源信息进行自动类别划分,完成资源的物理存储。实验中主题分类的平均正确率约78%,主题的平均召回率约61%,而资源解析的平均正确率约81.5%,测试结果能够验证本文设计思想的可行性。
[Abstract]:This paper studies the distribution characteristics of computer education resources on Web, integrates topic words and document forms, and designs multi-layer classifiers to complete the correct classification in the process of topic search. Then the naive Bayesian model is used to classify the subject resource information automatically, and the physical storage of the resource is completed. In the experiment, the average correct rate of topic classification is about 78%, the average recall rate of topic is about 61%, and the average correct rate of resource analysis is about 81.5%. The test results can verify the feasibility of the design idea in this paper.
【作者单位】： 华东交通大学软件学院;
【基金】：教育部人文社会科学研究规划项目“基于模式识别的金融时间序列挖掘技术研究”(项目编号:09YJA630036) 华东交通大学校立科研基金项目“基于SOA架构的垂直搜索引擎的研究与实现”(项目编号:08XX05)的研究成果之一
【分类号】：TP391.3

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