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摘要:
针对词频-逆文档频率模型应用于主题爬虫时存在的非结构化问题,设计基于分类关键词词频(CKTF)模型的主题爬虫.利用网页文档结构特征和主题词语的分布信息将网页映射为五维向量,根据维基百科中文语料库和搜狗全网新闻数据语料库选择关键词并计算其与地缘政治主题的相关度,使用支持向量机实现网页向量的学习和分类.实验结果表明,与传统主题爬虫相比,该主题爬虫能够挖掘地缘政治主题中的丰富内容,有效衡量网页与主题的相关度,具有较高的爬准率和稳定性.
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文献信息
篇名 基于分类关键词词频模型的地缘政治主题爬虫设计
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 主题爬虫 分类关键词词频模型 词向量 支持向量机 相关度
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 软件技术与数据库
研究方向 页码范围 45-50
页数 6页 分类号 TP393
字数 6194字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.02.008
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 魏勇 信息工程大学地理空间信息学院 13 38 4.0 6.0
5 胡丹露 2 10 2.0 2.0
6 郝晨光 1 7 1.0 1.0
7 欧小平 1 7 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (62)
共引文献  (442)
参考文献  (14)
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研究主题发展历程
节点文献
主题爬虫
分类关键词词频模型
词向量
支持向量机
相关度
研究起点
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引文网络交叉学科
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计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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