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基于量子自组织网络的Web文本自动分类方法
  • 期刊名称：情报科学，2009，（01）
  • 时间：0
  • 分类：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]哈尔滨工程大学,黑龙江哈尔滨150001, [2]大庆石油学院,黑龙江大庆163318
  • 相关基金：国家自然科学基金重点项目（50634020）
  • 相关项目：低渗透油层提高驱油效率的机理研究
关键词： 数据挖掘, 文本分类, 学习算法, data mining, document classification, learning algorithm
中文摘要：

针对Web信息挖掘中的文本自动分类问题，提出了一种基于模糊特征向量和量子自组织特征映射网络的分类方法。该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的Web位置信息，构造出模糊特征向量，使自动分类原则更接近手工分类方法。

英文摘要：

Aimed at problems of documents classification in data mining, a classification method is presented based on quantum self-organization characters mapping network. The feature Web information of its locality in the document is considered while the features are extracted and the fuzzy Eigenvector is constructed.

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