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文本挖掘及其关键技术与方法
被引：46
作者：
王丽坤
王宏
陆玉昌
机构：
[1] 智能技术与系统国家重点实验室清华大学计算机科学与技术系
来源：
关键词：
Text mining;
Knowledge discovery in database;
Data mining;
Word automatic segmenting;
Feature representation;
Feature extraction;
Text categorization;
Text clustering;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP393 [计算机网络];
学科分类号：
081201 ;
1201 ;
摘要：
<正> 从1969年美国国防部的计算机网络ARPANET起步,至今已有32年历史的Internet,已经发展成为包含多种信息资源、站点遍布全球的巨大信息服务系统,为其用户提供了极具价值的、巨大的数据资料。在数字图书馆和Internet上,在线可获得的信息量呈指数级增长,导致了信息爆炸。WWW以超文本的形式呈现给用户,一个网页里包含了多种不同的数据类型,其中最主要的信息源就是文本数据。文本表达了大量的、丰富的信息,同时包含了许多未被所有者发现的潜在知
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