本文關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí)算法在文本信息挖掘中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展和進(jìn)步,其已經(jīng)在電子政務(wù)、電子商務(wù)、金融證券、電力通信等行業(yè)得到廣泛使用,提高了社會信息化水平,也使人類社會進(jìn)入到"互聯(lián)網(wǎng)+"時代,積累了海量的信息資源。文本是網(wǎng)絡(luò)文件的一種重要格式文件,百度、搜狐、搜狗、谷歌等搜索引擎多采用文本搜索模式,以便獲取人們期望的信息,因此需要提高挖掘文本信息的準(zhǔn)確度,進(jìn)一步滿足人們對信息檢索的期望。本文詳細(xì)地分析了支持向量機(jī)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、K均值等機(jī)器學(xué)習(xí)算法,分析了這些算法在文本數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用效果及優(yōu)勢,以提升互聯(lián)網(wǎng)利用文本數(shù)據(jù)的水平。
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)徐海學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： K均值 文本數(shù)據(jù) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機(jī)
【分類號】：TP391.1;TP181
【正文快照】： 文本信息挖掘是當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識別研究的一個重點(diǎn),其可以為互聯(lián)網(wǎng)信息搜索提供強(qiáng)大的支撐和接口,滿足人們的信息搜索需求[1]。經(jīng)過多年的發(fā)展和應(yīng)用,文本信息挖掘已經(jīng)誕生了許多先進(jìn)算法,可以大幅度提升文本信息挖掘的準(zhǔn)確度[2]。但是,隨著光線互聯(lián)網(wǎng)、移動通信網(wǎng)絡(luò)的快

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本文編號：491133