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网页自动分类不确定性问题的贝叶斯网络解法被引量：3: 1; 作者张晓丹乔晓东梁冰《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第10期3364-3367,3373,共5页; 针对网页自动分类中存在的类边界模糊、语料不均匀等引起的分类不确定性问题,提出了贝叶斯网络自动分类融合模型和融合算法,该模型和算法基于网页上多种信息进行融合,并采用不同的与处理方法分别对多种信息进行处理,将处理后的信息输入... 展开更多; 关键词不确定性问题贝叶斯网络网页自动分类贝叶斯推理信息融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

关于“中文网页自动分类竞赛”结果的分析被引量：6: 2; 作者冯是聪王继民《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2003年第5期34-40,共7页; 在最近召开的"全国搜索引擎与网上信息挖掘学术研讨会"上,举办了一场"中文网页自动分类竞赛",共有来自全国各地的10个队参加。本文在介绍本次竞赛活动规则和过程的基础上,详细分析了竞赛的结果,从而使我们对于目前... 展开更多; 关键词计算机应用中文信息处理机器学习中文网页自动分类 TREC评测; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向教学的网页自动分类系统的设计和实现被引量：1: 3; 作者强庆华王强 +1 位作者王继成武港山《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第8期107-110,共4页; 提出一个面向教学的页面自动分类的框架,并详细叙述了这一框架的实现。重点在于页面元数据的提取,页面特征的选取和量Web化。系统采用基于决策树的分类方法,采用机器学习算法,通过对大量人工标注页面的学习形成分类规则,并利用链接相关... 展开更多; 关键词机器学习 WEB 信息检索计算机网络教学网页自动分类系统设计; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于半监督多任务学习的特征选择模型被引量：3: 4; 作者王晓栋严菲洪朝群《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期567-575,共9页; 为了综合利用流形学习、多任务学习和正则化约束的优势,提出一种基于全局和局部约束的半监督多任务特征选择(semi-supervised multi-task feature selection,SMFS)模型,在多个任务间共享学习的基础上,构建SMFS模型.该模型采用l2,1范数... 展开更多; 关键词特征选择多任务学习网页自动分类 l2 1范数; 在线阅读下载PDF 职称材料

学科门户智能搜索引擎的设计与构建——农业史门户搜索引擎的实验被引量：2: 5; 作者刘竟侯汉清《情报学报》 CSSCI 北大核心 2009年第1期114-120,共7页; 面对搜索引擎基于关键词全文检索导致检索准确度低和学科信息门户加工描述只到站点级别的问题，作者提出了将搜索引擎和学科信息门户结合构建智能学科门户搜索引擎的建议——在经过学科专家筛选的、学科信息门户目录中的高质量网站中自... 展开更多; 关键词智能学科门户搜索引擎网页自动标引网页自动分类类别词知识库; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名网页自动分类不确定性问题的贝叶斯网络解法被引量：3: 1; 作者张晓丹乔晓东梁冰; 机构中国科学技术信息研究所; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第10期3364-3367,3373,共5页; 基金国家自然科学基金项目(60803050); 文摘针对网页自动分类中存在的类边界模糊、语料不均匀等引起的分类不确定性问题,提出了贝叶斯网络自动分类融合模型和融合算法,该模型和算法基于网页上多种信息进行融合,并采用不同的与处理方法分别对多种信息进行处理,将处理后的信息输入到贝叶斯网络融合中心进行融合推理,得到最终的分类结果。同时,为了降低贝叶斯网络推理时间复杂度,提出了改进的贝叶斯网络图推理算法。实验结果表明,改进后的融合模型和融合算法能有效解决网页自动分类中的不确定性问题,并能提高网页自动分类的准确率和查全率。; 关键词不确定性问题贝叶斯网络网页自动分类贝叶斯推理信息融合; Keywords uncertain problem Bayesian network web page classification Bayesian inference information fusion; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名关于“中文网页自动分类竞赛”结果的分析被引量：6: 2; 作者冯是聪王继民; 机构北京大学计算机科学与技术系; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2003年第5期34-40,共7页; 基金国家973重大基础研究项目资助(G1999032706); 文摘在最近召开的"全国搜索引擎与网上信息挖掘学术研讨会"上,举办了一场"中文网页自动分类竞赛",共有来自全国各地的10个队参加。本文在介绍本次竞赛活动规则和过程的基础上,详细分析了竞赛的结果,从而使我们对于目前中文网页自动分类技术的现状有了一种具体的认识:目前已有分类器的性能没有呈现出明显的差距,中文网页的分类比普通文本的分类要困难的多。同时,本文还尝试推出一个标准的中文网页分类的实例样本集,希望通过不断完善,最终作为中文网页分类技术研究的基本语料。; 关键词计算机应用中文信息处理机器学习中文网页自动分类 TREC评测; Keywords computer application Chinese information processing machine learning Chinese Web page automatic categorization TREC evaluation; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向教学的网页自动分类系统的设计和实现被引量：1: 3; 作者强庆华王强王继成武港山; 机构南京大学计算机软件新技术国家重点实验室; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第8期107-110,共4页; 基金国家自然科学基金项目(60073030) 国家教育部现代远"程教育关键技术研究重点项目资助; 文摘提出一个面向教学的页面自动分类的框架,并详细叙述了这一框架的实现。重点在于页面元数据的提取,页面特征的选取和量Web化。系统采用基于决策树的分类方法,采用机器学习算法,通过对大量人工标注页面的学习形成分类规则,并利用链接相关性对分类结C4.5果进行优化,以提高精度。; 关键词机器学习 WEB 信息检索计算机网络教学网页自动分类系统设计; Keywords Information retrieveWebpageEducation-orientedClassificationMachine learning; 分类号 TP393.092 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于半监督多任务学习的特征选择模型被引量：3: 4; 作者王晓栋严菲洪朝群; 机构厦门理工学院计算机与信息工程学院; 出处《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期567-575,共9页; 基金国家自然科学基金(61502405) 福建省自然科学基金(2016J01324 2017J01511); 文摘为了综合利用流形学习、多任务学习和正则化约束的优势,提出一种基于全局和局部约束的半监督多任务特征选择(semi-supervised multi-task feature selection,SMFS)模型,在多个任务间共享学习的基础上,构建SMFS模型.该模型采用l2,1范数约束选择最具判别性的特征,避免噪声的干扰,并引入局部信息约束提高特征选择的准确度.将SMFS模型应用于网页自动分类,与目前流行的几种算法进行对比,证明了该算法的有效性.; 关键词特征选择多任务学习网页自动分类 l2 1范数; Keywords feature selection multi-task learning web page classification l2,1-norm; 分类号 TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名学科门户智能搜索引擎的设计与构建——农业史门户搜索引擎的实验被引量：2: 5; 作者刘竟侯汉清; 机构南京狄业大学人文社会科学学院江苏大学科技信息研究所; 出处《情报学报》 CSSCI 北大核心 2009年第1期114-120,共7页; 基金本文受科学技术部“社会公益研究专项”资助,项目编号：2005DIB6J028.; 文摘面对搜索引擎基于关键词全文检索导致检索准确度低和学科信息门户加工描述只到站点级别的问题，作者提出了将搜索引擎和学科信息门户结合构建智能学科门户搜索引擎的建议——在经过学科专家筛选的、学科信息门户目录中的高质量网站中自动收集网页，形成网页索引，利用自动标引与自动分类方法对收集到的网页进行标引和分类，最后通过分类浏览目录与主题词检索的方式，向用户提供学术资源网页的查找。文章重点介绍了智能学科门户搜索引擎的网页采集、网页自动标引与自动分类及用户接口的设计与实现，并对该搜索引擎存在的问题进行了分析和讨论。; 关键词智能学科门户搜索引擎网页自动标引网页自动分类类别词知识库; Keywords intelligent search engine based on subject portal, Web pages automatic indexing, Web pages automaticclassification,categorg words knowledge database; 分类号 G352 [文化科学—情报学] TP393.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	网页自动分类不确定性问题的贝叶斯网络解法	张晓丹乔晓东梁冰	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2011	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	关于“中文网页自动分类竞赛”结果的分析	冯是聪王继民	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2003	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	面向教学的网页自动分类系统的设计和实现	强庆华王强王继成武港山	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2002	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种基于半监督多任务学习的特征选择模型	王晓栋严菲洪朝群	《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2017	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	学科门户智能搜索引擎的设计与构建——农业史门户搜索引擎的实验	刘竟侯汉清	《情报学报》 CSSCI 北大核心	2009	2	在线阅读下载PDF 职称材料