基于文本分类的网络知识发现

发布时间：2017-10-04 04:32

  本文关键词：基于文本分类的网络知识发现

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【摘要】：研究基于网络的文本知识发现,根据搜索引擎分类内容的特点,通过几种常用搜索引擎的比较,结合文本分类的特点,发现单纯搜索文本信息资源的引擎更适合于文本分类;进而给出基于文本分类的网络信息获取原型,提出基于元数据的用户感兴趣知识的提取模式,用户可以根据实际情况在给定范围内提取自己感兴趣的文本信息,从而提高文本信息挖掘的精准性。
【作者单位】： 中国人民解放军陆军军官学院;
【关键词】： 知识发现 文本分类 搜索引擎 规则挖掘
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 0引言互联网飞速发展,网络成为了海量数据的一个载体,互联网用户可以借助Internet搜寻大量的数字化信息,这些数字化信息可以是文本、数字、图形、图像、地图、声音甚至可以是视频。但这些信息大都是分散的、无结构数据,存在着大量无用或垃圾信息,只有小部分是有用的信息,这使

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

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【共引文献】

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中国博士学位论文全文数据库 前7条

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【相似文献】

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中国重要报纸全文数据库 前10条

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4 赵敏;“鱼群理论”破解搜索营销谜局[N];中国企业报;2007年

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6 MirrorCity.net技术总监 姚浩;让搜索引擎回归最初梦想[N];中国文化报;2008年

7 本报记者 樊哲高;搜索引擎三国纷争 中文市场两军对垒[N];中国电子报;2009年

8 本报记者 操秀英;国双科技以技术加服务赢得市场[N];科技日报;2009年

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本文编号：968668