关于高校教学资源的自动分类研究

• 作者: 沈加
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: 教学资源 文本自动分类 SVM
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 101-102
• 页数: 2页
• 字数: 1987字
• 语种: 中文

摘要

很多高校都有自己大量的优秀的教学资源，并把这些资源存储在相应的服务器上，让学生可以通过学习平台来访问这些优秀资源，达到课余学习的目的。为了便于不同专业的同学能够快速访问所需资源，必须对繁杂的资源进行分类。传统的人工分类难以完成这一工作，利用文本自动分类技术，则可以快速而有效的对资源进行分类，大大节省了分类的时间和成本。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈加		3	1	1.0	1.0