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文檔簡介
1、最近一份ForrestResearch的統(tǒng)計資料指出:在Internet和Intranet中80%以上的數(shù)據(jù)都是以非結(jié)構(gòu)化的形式存在。因此,對這些非結(jié)構(gòu)化的信息進(jìn)行知識發(fā)現(xiàn),難度將會更大,但其意義也將更加重大。而對于這些文本信息的分析和處理主要是結(jié)合了Web文本挖掘的方法和技術(shù)。其中分類技術(shù)是文本挖掘的核心。本文主要研究核心能力評價系統(tǒng)的分類模塊,解決如何對大量雜亂的信息進(jìn)行分類的問題。 首先,提出了本文研究的問題,對web文本
2、挖掘的當(dāng)前國內(nèi)外現(xiàn)狀進(jìn)行綜述。進(jìn)而確定把文本分類技術(shù)作為重點研究對象。 其次,對文本挖掘分類技術(shù)的基礎(chǔ)理論進(jìn)行概述和深入剖析,選擇向量空間模型為分類模塊的分類算法。 然后,針對傳統(tǒng)特征權(quán)重算法的不足,提出了一種基于概念并考慮分布信息的特征權(quán)重算法。 接著,根據(jù)文本挖掘的一般處理過程,詳細(xì)設(shè)計并實現(xiàn)了該核心能力評價系統(tǒng)的分類模塊。同時也驗證了改進(jìn)特征權(quán)重算法在查全率和查準(zhǔn)率方面都優(yōu)于傳統(tǒng)特征權(quán)重算法。 最后
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