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摘要:
设计了一个web文本分类系统,采用了基于统计分析和粗糙集组合的方法进行降维;降维时考虑了属性的位置信息,采用加权方式标注属性的不同重要性,以达到提高分类速度和分类准确度的目的。
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K平均
K近邻
基于支持向量机的Web文本分类方法
支持向量机
特征提取
Web文本
文本分类
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 一个基于加权和组合降维的web文本分类系统
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 约简 CHI 粗糙集
年,卷(期) 2008,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1234-1235
页数 2页 分类号 TP393
字数 语种
DOI
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 张东娜 吉林大学珠海学院计算机科学与技术系 11 85 3.0 9.0
2 刘博 4 5 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (0)
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1998(1)
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2002(1)
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2003(2)
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2008(0)
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研究主题发展历程
节点文献
约简
CHI
粗糙集
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
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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41621
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