【摘 要】
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为有效利用超文本中HTML标记提供的分类信息,文中分析了HTML标记对分类的影响,提出了一种基于模糊K最近邻和证据理论的增量式超文本分类方法.该方法将超文本的分类处理分为基
【机 构】
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西安建筑科技大学信控学院,西安交通大学电信学院网络所
【基金项目】
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国家“八六三”计划项目(2003AA148010),, 国家火炬计划(2005EB011484)
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为有效利用超文本中HTML标记提供的分类信息,文中分析了HTML标记对分类的影响,提出了一种基于模糊K最近邻和证据理论的增量式超文本分类方法.该方法将超文本的分类处理分为基于标题、重要段落和全文三个阶段,利用模糊K最近邻方法计算每阶段文本的分类隶属度,利用证据理论增量式融合阶段分类结果.当已有的分类结果可以确定超文本的分类时,对后续阶段不再做处理.实验表明,和全文KNN方法相比,该方法能有效提高分类的查全率和查准率.同时,由于不需要对所有文本进行全文分析,该方法具有更高的执行效率.
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