本文關(guān)鍵詞：基于AdaBoost算法的養(yǎng)老信息篩選及應(yīng)用

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【摘要】：面對信息社會中老年人對養(yǎng)老信息的關(guān)注與需求,本文使用基于Python的網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)對民政部網(wǎng)站的新聞和公文進(jìn)行抓取。針對門戶網(wǎng)站的新聞特點(diǎn),對數(shù)據(jù)抓取過程以及訓(xùn)練集進(jìn)行優(yōu)化,使用AdaBoost算法對給定的文本集合進(jìn)行訓(xùn)練,得到篩選模型。提供一種有效的特征選擇方法,采用χ~2統(tǒng)計量準(zhǔn)則,有效降低了特征維數(shù),然后用該模型對采集的信息進(jìn)行篩選得到養(yǎng)老信息。最后,對信息篩選結(jié)果進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果表明,本文提出的方法可以實(shí)現(xiàn)對養(yǎng)老信息的有效篩選,在應(yīng)用上可以滿足老年人對養(yǎng)老信息的獲取需求。
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)工業(yè)與裝備技術(shù)研究院;安徽省經(jīng)濟(jì)信息中心;
【關(guān)鍵詞】： 網(wǎng)絡(luò)爬蟲 AdaBoost 養(yǎng)老信息 政府新聞 信息篩選
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 0引言社會的快速老齡化正成為我國的一大特征,隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和普及,人們通過網(wǎng)絡(luò)便可獲取海量信息,而面對信息數(shù)據(jù)的紛繁復(fù)雜,從中找到想要的知識需要消耗大量時間。對于老年人來說,如果想在這種信息環(huán)境下關(guān)注養(yǎng)老有關(guān)的新聞和政策越發(fā)感到無力。民政部在《“十二五”

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本文編號：1009345