基于Web的新闻文本分类技术的研究

• 作者: 徐勇 李龙澍 胡凌云 胡桂兰
• 来源期刊: 安徽大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 网页解析 文本 分类
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 66-70
• 分类号: TP311
• 字数: 3470字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2010.06.014

摘要

从Web新闻网页中挖掘出有用的知识是当前研究的热点问题,将Web新闻网页进行解析,在此基础上进行Web新闻文本分类处理,可在一定程度上解决此问题.针对Web新闻网页的结构特点,提出了基于Web的新闻文本分类系统的实现框架.实验结果表明,基于KNN算法的分类系统具有较好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李龙澍	安徽大学计算机科学与技术学院	199	1780	21.0	29.0
2	胡凌云	安徽大学计算机科学与技术学院	18	108	6.0	10.0
6	胡桂兰	安徽财经大学管理科学与工程学院	1	18	1.0	1.0
7	徐勇	电子工程学院训练部	1	18	1.0	1.0