Web文本挖掘中特征提取算法的分析及改进

• 作者: 张脂平 林世平
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Web文本挖掘 特征提取 主成分分析 SVD
• 年，卷（期）: 2004,（z1）
• 页码范围: 63-66
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 2908字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2243.2004.z1.017

摘要

介绍Web文本挖掘的定义,描述几种特征提取方法及特点,并在主成分分析的基础上提出了SVD方法,进一步提高了Web文本的处理效率,为文本的分类、聚类以及其它处理提供了简练的特征表示方法.实验证明,该处理方法有效降低了文本特征矢量的维数.

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	张脂平	福州大学数学与计算机科学学院	1	6	1.0	1.0