基于关键词的非法实验申请分类系统的设计与实现

发布时间：2016-11-14 16:24

  本文关键词：基于XML的异构产品信息网上交换、检索技术研究与应用，由笔耕文化传播整理发布。

《西北农林科技大学》 2015年

基于关键词的非法实验申请分类系统的设计与实现

涂盛慧  

【摘要】：“国家园艺实验教学示范中心”开设了本科教学实验课37门,实验项目168项,其中引入科研成果32项,每年承担了120000人学时的实验教学任务。所以中心需要一款“实验预约系统”来完成大量实验教学任务的管理。系统中的开放实验预约申请大部分是由学生提交的,所以存在大量的非法申请,系统需要对实验申请进行分类过滤以减轻实验管理员的工作量。本文研究的重点是设计“园艺教学示范中心实验预约系统”,并实现其非法实验申请的智能识别及分类,将不符合要求的非法实验申请过滤掉,减轻人工判别的工作量。对于非法实验申请训练样本少,且大部分为未标注样本;本研究通过关键词来扩充训练样本,进而达到只通过关键字和未标注样本即可构建非法申请智能识别及分类系统的目标;本文的主要的研究内容与成果:(1)获取已标注训练样本针对已标注训练样本缺乏的情况,本研究采用TF/IDF权重模型计算关键词与文档间的余弦相似度来抽取关键词相关文档,将其标为正例样本;然后通过迭代的方式从未标注样本中抽取更多的正例样本,并对其进行去除停用词和特征选择等预处理操作,将文档信息转化为计算机能够处理的结构化数据。(2)构建文本分类器针对大量的正例及未标注样本,本研究运用One-Class SVM及PU(Positive Unlableled)学习中的Spy-SVM、Roc-SVM及NB-SVM分类算法构造分类器,并对其分类性能进行对比,实验表明PU学习算法的1F值均在85%以上,明显优于One-Class SVM分类算法,故最后选择PU学习算法中表现最优的Spy-SVM算法构造分类器。(3)实现“园艺实验教学示范中心实验预约系统”针对训练得到的分类器,本研究将其运用于现实场景中,采用B/S架构开发一款“园艺教学示范中心实验预约系统”,针对不同的用户实现不同的功能,并利用分类器实现对非法的实验申请的过滤。

【关键词】：
【学位授予单位】：西北农林科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP311.52;S126
【目录】：

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