【摘 要】
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该文的主要内容如下:首先阐述了Web挖掘的定义、挖掘任务的分类,Web文本挖掘的应用及方法:文本分类与文本聚类.该文在对文档的分词处理中,进一步改进完善了机械切分中的歧义
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该文的主要内容如下:首先阐述了Web挖掘的定义、挖掘任务的分类,Web文本挖掘的应用及方法:文本分类与文本聚类.该文在对文档的分词处理中,进一步改进完善了机械切分中的歧义字段的处理和未登录词的处理,减小了错分率.基于向量空间模型表示的初始文本特征,向量维数极大,影响文本处理的结果.该文提出的多元统计分析方法-基于主成分分析的特征提取方法,用较少的综合特征尽可能反映原来特征的信息,并大大约简和降低了维数.该方法具有变差最优性、信息损失最小性、相关最成性等优点,采用统计方法有着较强的适应性和良好的反应能力.并应用了另一种统计方法-有序聚类法对文本进行了结构分析,有利于特征主题词的提取.文本分类是文本信息处理领域的一个重要研究方面,该文设计和实现了一个文本分类的模型,并介绍了模型实现中的一些主要技术问题.我们用分类算法的两个重要指标:准确率和查准率来进行评价,该模型具有较高的准确率和查全率.
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