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摘要:
随着网络信息的迅猛发展,信息量日益增加,怎样从海量的Internet上获取有用信息,WEB文本挖掘系统是挖掘技术的重要应用方向,它是指在给定的分类体系下,根据网页的内容自动判别内容类别的过程,论文对文本中所涉及的关键技术,包括K-最近邻参照法模型、基于隐马尔科夫模型(HMM)的信息抽取、机器学习方法,进行了研究和探讨,并且给出了基于信息抽取的文本挖掘系统的设计实现和下一步的研究重点.
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文献信息
篇名 Web文本挖掘系统及其关键技术研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 Web文本挖掘 K-最近邻参照法 信息抽取 隐马尔科夫模型(HMM)
年,卷(期) 2003,(34) 所属期刊栏目 网络、通信与安全
研究方向 页码范围 167-169,196
页数 4页 分类号 TP311.131
字数 5686字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2003.34.055
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 余永权 广东工业大学计算机学院 72 716 14.0 23.0
2 钟艳花 广东工业大学计算机学院 6 45 4.0 6.0
6 余伟红 3 26 1.0 3.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (18)
共引文献  (173)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (25)
同被引文献  (23)
二级引证文献  (29)
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2010(3)
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2012(1)
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2013(6)
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2017(1)
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2018(6)
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研究主题发展历程
节点文献
Web文本挖掘 K-最近邻参照法 信息抽取 隐马尔科夫模型(HMM)
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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