| Web文本分类中特征项权重的研究 |
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| 引用本文： | 刘辉,邵良杉. Web文本分类中特征项权重的研究[J]. 科技和产业, 2010, 10(2): 122-124 |
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| 作者姓名： | 刘辉 邵良杉 |
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| 作者单位： | 辽宁工程技术大学工商管理学院,辽宁,葫芦岛,125105 |
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| 摘 要： | Web数据挖掘的主要研究内容是如何快速有效地在异构的、半结构化的、动态的Web信息资源获取有用信息,而Web文本分类是Web数据挖掘的核心。通过分析Web文本的特点,本文提出一种改进的TF-IWF特征项权重计算方法来对web文本进行分类。实验表明,该方法提高了web文本分类系统的分类性能,具有较好的正确率和召回率。
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| 关 键 词： | Web数据挖掘 文本分类 特征项权重 TF-IWF |
The Study on Feature Items Weight of Web Text Classification |
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| LIU Hui,SHAO Liang-shan. The Study on Feature Items Weight of Web Text Classification[J]. SCIENCE TECHNOLOGY AND INDUSTRIAL, 2010, 10(2): 122-124 |
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| Authors: | LIU Hui SHAO Liang-shan |
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| Abstract: | Web Data Mining major research how to get valuable information from heterogeneous,semi-structured,dynamic Web information re-sources quickly and efficiently,and Web text classification is the core of Web data mining.By analyzing the characteristics of Web text,this paper proposes a modified TF-IWF feature items weight calculation method.Experimental results show that,this method improves the Web text classifi-cation system performance and has good precision and recall rate. |
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| Keywords: | TF-IWF Web data mining text classification feature items weight TF-IWF |
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