面向化学领域网络资源的文本自动分类算法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 梁春燕 ; 夏诏杰 ; 郭力 |
| 刊名 | 华南理工大学学报(自然科学版)
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| 出版日期 | 2004 |
| 期号 | S1页码:52-57 |
| 关键词 | 机器学习 化学主题搜索引擎 文本自动分类 k-近邻方法 隐含语义检索 |
| 中文摘要 | 为了提高化学主题搜索引擎的查询效果,采用距离加权七一近邻分类算法来进行自动分类.为了测试该算法对化学领域网络资源进行分类的效果,文中使用化学化工资源导航系统ChIN人工积累的资源和描述信息作为数据集,并采用基于化学领域的多层次分类体系进行分类.经测试,系统微平均值Fmicro最高可达到71％.文中还就文档的关键词和数据集的熵对分类性能的影响进行了讨论.结果表明,该算法能较好地应用于化学领域网络资源的自动分类. |
| 公开日期 | 2013-11-07 |
| 版本 | 出版稿 |
| 源URL | [http://ir.ipe.ac.cn/handle/122111/5167]  |
| 专题 | 过程工程研究所_研究所（批量导入） |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 梁春燕,夏诏杰,郭力. 面向化学领域网络资源的文本自动分类算法[J]. 华南理工大学学报(自然科学版),2004(S1):52-57. |
| APA | 梁春燕,夏诏杰,&郭力.(2004).面向化学领域网络资源的文本自动分类算法.华南理工大学学报(自然科学版)(S1),52-57. |
| MLA | 梁春燕,et al."面向化学领域网络资源的文本自动分类算法".华南理工大学学报(自然科学版) .S1(2004):52-57. |
入库方式： OAI收割
来源：过程工程研究所
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