图书自动分类技术研究与实现

• 作者: 刘高军 陈东河
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 图书分类 TF-IDF 朴素贝叶斯
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 150-152
• 页数: 3页
• 分类号: TP319
• 字数: 4386字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.161108

摘要

提出使用TF-IDF算法与朴素贝叶斯算法相结合,实现图书的自动分类.首先需从互联网中爬取图书信息,主要包括图书基本信息、图书简介、图书目录等;其次,需要对爬取到的图书信息进行预处理,将同类图书的基本信息聚在一起,并进行分词去噪;然后使用TF-IDF算法对每一类图书进行特征提取,获得每一类图书的特征;最后使用朴素贝叶斯算法,并利用训练好的分类特征,计算某本新书的具体分类.实验结果表明,该方法可以简化复杂的图书自动分类过程,提高分类效率,也能保证图书分类的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘高军	北方工业大学计算机学院	41	237	7.0	15.0
2	陈东河	北方工业大学计算机学院	1	3	1.0	1.0