基于关联规则的课程信息推荐应用研究

网络教学系统中的课程资源丰富而繁多,借助数据挖掘技术,可以对这些资源进行有效挖掘,以期达到更充分、合理的使用.借助关联规则数据挖据方法,构建课程信息推荐模型,研究网络教学系统中的课程关联,为学生网络学习提供课程信息推荐.     

一种基于粗糙集的文本分类规则抽取方法

随着文本数据库的日益增大，寻找新的文本数据处理方法变得十分紧迫。本文将粗糙集理论应用于文本自动分类的规则提取，提出了基于粗糙集理论的文本分类方法。把文本特征项的权值进行离散化处理后，作为规则的条件属性，文本所属的类别用作决策属性，构造决策表，然后通过决策表的知识约简算法提取出文本的分类规则。实验结果表明，该方法提取规则的分类正确率较高，分类速度较快。     

基于机器学习的文本分类方法综述

文本分类是信息检索与数据挖掘领域的核心技术,是机器学习领域新的研究热点。本文对现有的基于机器学习的文本分类方法进行了详细的介绍,分析了各种方法的优缺点,并阐述了文本分类方法未来的发展趋势。     

基于深度学习的文本分类方法研究综述

深度学习作为机器学习领域新的研究方向,现已在图像处理、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展.在处理自然语言任务中,深度学习建立在低层特征基础上,组合形成更加抽象的高层特征,用以完成复杂的语言模型构建、语义理解和文本分类等任务,深受研究人员的关注.文本分类是自然语言处理中的一个重要应用,在文本信息处理过程中有着关键...     

基于关联规则的中文文本分类算法的改进

随着中文电子刊物和Web文档数量的飞速增加,中文文本自动分类工作变得日益重要.将文档视为事务,将关键词视为项,文本预处理时提出特征权重阈值,用构造的分类器对未知文档分类时,采用了CDD(Class Differen-tiate Degree)改进算法,对基于关联规则挖掘的中文文本自动分类方法进行了改进.实验结果表明,该算法能较快地获得可理解的规则并且具有较好的宏平均和微平均值.     

基于关联规则相关性分析的Web个性化推荐研究

通过分析关联规则在Web个性化推荐中存在的问题,对Web个性化推荐的关联规则相关性分析算法进行 改进,并进行了详细的论证和仿真实验。实验结果表明改进的算法能实现更低支持度的推荐,能提高推荐的准确 率和速度。     

基于关联规则相关性分析的Web个性化推荐研究

通过分析关联规则在Web个性化推荐中存在的问题,对Web个性化推荐的关联规则相关性分析算法进行改进,并进行了详细的论证和仿真实验。实验结果表明改进的算法能实现更低支持度的推荐,能提高推荐的准确率和速度。     

基于支持向量机的文本分类方法研究

文本分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.其中基于支持向量机的文本分类方法的研究是信息检索领域的一个重要分支.本文首先讨论了该领域的研究状况,接着阐述并分析了在该领域中的主要研究方法以及实例, 最后对该领域研究中存在的问题和方向进行了分析.     

采用类别相似度聚合的关联文本分类方法

针对基于关联规则的分类方法在分类时仅考虑规则的置信度并使用规则修剪技术,导致分类器的分类精度难以进一步提高的问题,提出了一种基于类别相似度聚合的关联文本分类方法.该方法采用修改的χ2统计技术提取各类别的特征词;为保证规则匹配的精度和速度,使用CR-tree存储分类规则,并给出了CR-tree的构建与匹配算法;采用向量内积来计算文本类别分量与类别标志向量的相似度,进而使用规则置信度和类别相似度的聚合值作为文本分类的依据.基于实际网络文本的实验表明,该方法仅需提取30个特征词,分类结果的微平均值即可达到92.42%,优于未经剪枝的ARC-BC分类器及KNN、Bayes分类器;在分类耗时方面,该方法与未经剪枝的ARC-BC分类器持平,表明该方法引入的相似度与聚合值的计算开销在可接受的范围内.     

基于TF-IDF与word2vec的台词文本分类研究

为提高文本分类的准确性,针对健康节目台词文本各类别之间样本数量及各样本之间词数不平衡的特点,提出了一种基于word2vec均值算法及改进的词频-逆文本频率(TFIDF)算法的分类方法 .该方法通过引入信息熵及修正因子,缓解了数据不平衡对分类准确率及召回率造成的不良影响.实验结果表明:所提出的分类方法在准确率及召回率上与word2vec均值模型相比,分别提高7.3%及10.5%.     

基于关联规则的网站个性化服务

从大量顾客在线购买历史记录中挖掘出有用的关联规则，是一种及时有效的向顾客推出个性化服务的重要技术．对网上书店的顾客在线购买行为进行挖掘分析，采用Apriori算法找到其中的关联规则，采用支持度过滤方法获取频繁的顾客购买行为模式，提出根据用户的兴趣度和规则的置信度产生相应的推荐候选集，实现网上书店的个性化推荐服务。     

基于半监督学习的短文本分类方法

随着万维网的快速普及和发展,Web上出现了大量短文本,如科技文献摘要、微博和电子邮件等.短文本内容短小,相互联系,已标注数据获得困难,导致传统分类方法很难取得较高的分类精度.为了解决短文本分类问题,提出了一种基于半监督学习的迭代分类算法(SS-ICA).它使用较少的已标记数据,利用短文本间的关系进行迭代分类.通过与常用分类方法进行对比表明,在标注数据较少的情况下SS-ICA比其他分类器有更高的分类精度.     

基于K-近邻方法的网络信息文本分类

提出了一种网络信息文本分类模型的建立方法,根据网络报文的特点,抽取其中关键词作为分类特征词条,并以报文关键词进行词频统计分析建立文本分模型,分别进行了基于最近邻决策和K-近邻决策的分类效果试验研究,结果显示,K-近邻决策的分类效果要优于最近邻决策的分类效果。     

基于特征项扩展的中文文本分类方法

提出了一种基于特征项扩展的中文文本分类方法.该方法首先对文档的特征词进行分析,然后利用HowNet抽取最能代表主题的特征义原,接着根据这些义原对特征项进行扩展,并赋予扩展的特征项适当权值来说明其描述能力.最后利用扩展的特征项集提取特征进行分类.该文重点研究了如何抽取特征义原,如何给扩展项设定一个合适的权值.实验证明,该文方法能增加有效的特征项的数目,使分类正确率和稳定性均得到提高.     

文本分类中基于CHI和PCA混合特征的降维方法

中文文本数据的半结构化甚至非结构化的特点使得其分类存在着特征高维的问题,传统单一的特征降维方法难以满足大数据时代的文本分类需求.基于此,提出了一种基于卡方统计(Chi-square statistics,CHI)和主成分分析(principal component analysis,PCA)的混合特征降维方法(CHI-...     

基于Web的新闻文本分类技术的研究

从Web新闻网页中挖掘出有用的知识是当前研究的热点问题,将Web新闻网页进行解析,在此基础上进行Web新闻文本分类处理,可在一定程度上解决此问题.针对Web新闻网页的结构特点,提出了基于Web的新闻文本分类系统的实现框架.实验结果表明,基于KNN算法的分类系统具有较好的分类效果.     

上下文广告中的一种文本分类方法

针对文本分类中的交叉类别问题,提出一种基于传统潜在语义分析方法的新算法NLSA(new latentsemantic analysis)对网页进行文本分类.该方法可以将相关但是不同类别中的标签和非标签数据统一在一个概率模型中,通过研究两个类别的共有主题,在不同类别中转换知识来帮助目标文本进行分类.该方法可以最大化利用原有标签数据对新文本进行分类.实验证明:该算法能够显著提高交叉类别的文本分类性能,比传统的文本分类器有更好的性能.