【摘要】：研究Web上計算機教育資源的分布特點,融合主題詞和文檔形式,設(shè)計多層分類器來完成主題搜索過程中的正確分類,繼而應(yīng)用樸素貝葉斯模型對主題資源信息進(jìn)行自動類別劃分,完成資源的物理存儲。實驗中主題分類的平均正確率約78%,主題的平均召回率約61%,而資源解析的平均正確率約81.5%,測試結(jié)果能夠驗證本文設(shè)計思想的可行性。
[Abstract]:This paper studies the distribution characteristics of computer education resources on Web, integrates topic words and document forms, and designs multi-layer classifiers to complete the correct classification in the process of topic search. Then the naive Bayesian model is used to classify the subject resource information automatically, and the physical storage of the resource is completed. In the experiment, the average correct rate of topic classification is about 78%, the average recall rate of topic is about 61%, and the average correct rate of resource analysis is about 81.5%. The test results can verify the feasibility of the design idea in this paper.
【作者單位】： 華東交通大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：教育部人文社會科學(xué)研究規(guī)劃項目“基于模式識別的金融時間序列挖掘技術(shù)研究”(項目編號:09YJA630036) 華東交通大學(xué)校立科研基金項目“基于SOA架構(gòu)的垂直搜索引擎的研究與實現(xiàn)”(項目編號:08XX05)的研究成果之一
【分類號】：TP391.3

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本文編號：2436236