Web文本分类技术研究及其实现

• 作者: 柯慧燕 饶文碧
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: Web文本分类 向量空间模型 特征提取 反馈判定
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、软件工程
• 页码范围: 116-118
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3752字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2006.03.041

摘要

随着Internet的飞速发展,Web文本分类研究已经得到了人们密切的关注,并取得了大量的研究成果.文中讨论了Web文本分类过程中的几个关键技术;针对传统的Web文本分类方法缺乏认知自主性和不能再学习的特点,提出了一种扩展的Web文本分类模型和算法.通过系列实验表明,该算法具有较高的分类精度和查准率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	饶文碧	武汉理工大学计算机学院	60	548	13.0	21.0
2	柯慧燕	武汉理工大学计算机学院	3	35	2.0	3.0