發(fā)布時(shí)間：2018-06-10 16:23

  本文選題：網(wǎng)絡(luò)科技信息 + 網(wǎng)絡(luò)科技信息分類模型　； 參考：《現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù)》2014年11期

【摘要】：【目的】開放的網(wǎng)絡(luò)科技信息網(wǎng)頁內(nèi)容之間區(qū)分度較小,傳統(tǒng)基于規(guī)則和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法無法滿足網(wǎng)絡(luò)科技信息網(wǎng)頁分類的具體應(yīng)用需求�！痉椒ā客ㄟ^深入分析網(wǎng)絡(luò)科技信息主題網(wǎng)頁的內(nèi)容和結(jié)構(gòu),利用開放本體等資源實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域特征的學(xué)習(xí),構(gòu)建半監(jiān)督的網(wǎng)絡(luò)科技信息分類模型�！窘Y(jié)果】實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出的方法在網(wǎng)絡(luò)科技信息分類實(shí)驗(yàn)中的精度、召回率和F1值分別達(dá)到0.9016、0.8756和0.8884,相比貝葉斯方法具有明顯優(yōu)勢(shì)�！揪窒蕖吭摲椒ㄔ趹�(yīng)用到其他類別的網(wǎng)絡(luò)科技信息分類時(shí),仍然需要領(lǐng)域?qū)＜姨峁┫嚓P(guān)領(lǐng)域的核心種子特征�！窘Y(jié)論】該方法可以滿足網(wǎng)絡(luò)科技信息深度加工的需求,實(shí)現(xiàn)有效的網(wǎng)絡(luò)科技信息網(wǎng)頁分類。
[Abstract]:[objective] Open web science and technology information web pages have a relatively small degree of differentiation, The traditional rule-based and statistical learning methods can not meet the specific application needs of the classification of web pages of network science and technology information. [methods] through in-depth analysis of the content and structure of the subject pages of network science and technology information, Using open ontology and other resources to realize domain feature learning, a semi-supervised classification model of network science and technology information is constructed. [results] the experimental results show the accuracy of the proposed method in the network science and technology information classification experiment. The recall rate and F1 value are 0.9016, 0.8756 and 0.8884, respectively, which have obvious advantages over Bayes method. [limitation] this method is applied to other types of network scientific and technological information classification. It is still necessary for domain experts to provide the core seed features of related fields. [conclusion] this method can meet the needs of the advanced processing of network science and technology information and realize the effective classification of web pages of network science and technology information.
【作者單位】： 中國科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心;
【基金】：中國科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)能力建設(shè)專項(xiàng)“網(wǎng)絡(luò)科技信息自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)二期建設(shè)”項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào):院1306) 國家“十二五”科技支撐計(jì)劃課題“科技知識(shí)組織體系共享服務(wù)平臺(tái)建設(shè)”(項(xiàng)目編號(hào):2011BAH10B03)的研究成果之一
【分類號(hào)】：TP393.0

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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2 陳旭玲;樓佩煌;;改進(jìn)層次聚類算法在文獻(xiàn)分析中的應(yīng)用[J];數(shù)值計(jì)算與計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2009年04期

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【相似文獻(xiàn)】

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2 張s，

本文編號(hào)：2003849