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混合多层分类和朴素贝叶斯模型的垂直搜索引擎分类器设计
引用本文:张红斌,曹义亲. 混合多层分类和朴素贝叶斯模型的垂直搜索引擎分类器设计[J]. 现代图书情报技术, 2011, 0(3): 73-79
作者姓名:张红斌  曹义亲
作者单位:华东交通大学软件学院;
基金项目:教育部人文社会科学研究规划项目“基于模式识别的金融时间序列挖掘技术研究”(项目编号:09YJA630036); 华东交通大学校立科研基金项目“基于SOA架构的垂直搜索引擎的研究与实现”(项目编号:08XX05)的研究成果之一
摘    要:研究Web上计算机教育资源的分布特点,融合主题词和文档形式,设计多层分类器来完成主题搜索过程中的正确分类,继而应用朴素贝叶斯模型对主题资源信息进行自动类别划分,完成资源的物理存储。实验中主题分类的平均正确率约78%,主题的平均召回率约61%,而资源解析的平均正确率约81.5%,测试结果能够验证本文设计思想的可行性。

关 键 词:多层分类器  垂直搜索引擎  计算机教育资源  朴素贝叶斯

A New Classifier Design in a Topic Search Engine by Combining Multi-layer Classifier with Naive Bayes Classification Model
Zhang Hongbin Cao Yiqin. A New Classifier Design in a Topic Search Engine by Combining Multi-layer Classifier with Naive Bayes Classification Model[J]. New Technology of Library and Information Service, 2011, 0(3): 73-79
Authors:Zhang Hongbin Cao Yiqin
Affiliation:Zhang Hongbin Cao Yiqin (School of Software,East China Jiaotong University,Nanchang 330013,China)
Abstract:The paper firstly analyzes the distribution characteristics of computer education resources on Web,then it designs a multi-layer classifier to resolve the topic classification problem in topic crawling procedure by combining topic words and resources forms,and introduces how to make the precise classification fusion by Naive Bayes Classifier model and how the resources are stored correctly into the hard disk.Finally,experiment results show that the key design idea is feasible and many performances are accep...
Keywords:Multi-layer classifier Topic search engine Computer education resources Naive Bayes  
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