Web文本挖掘三种技术的比较

• 作者: 林世平 王一蕾
• 来源期刊: 福建电脑
• 学科: 工学
• 关键词: Web文本挖掘 特征表示 特征提取 分类
• 年，卷（期）: 2003,（12）
• 所属期刊栏目: 2003年福建省计算机学会学术年会论文集
• 页码范围: 20-21
• 页数: 2页
• 分类号: TP3
• 字数: 3633字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2782.2003.12.011

摘要

文章介绍了Web挖掘的有关理论,从Web文本挖掘的定义、Web文本挖掘任务、功能等方面加以阐述,然后重点比较了Web文本挖掘的三种技术(朴素贝叶斯方法(Naive Bayes)、K-最近邻接参照分类算法(K-Nearest Neighbor)、学习一阶规则算法(First Order Inductive Learner)的分类效果.最后,概述了web文本挖掘的用途和前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林世平	福州大学数学与计算机科学学院	34	380	8.0	19.0
2	王一蕾	福州大学数学与计算机科学学院	31	155	7.0	11.0