基于文本数据挖掘的硕士论文分类技术

针对硕士论文的摘要和关键词等数据进行数据挖掘,实现硕士论文自动分类。为此收集了2000余个相关数据,在对所研究的数据对象特点进行分析的基础上,确定了分类算法,详细分析了支持向量机分类方法;对收集的研究数据进行了仿真实验,并与其他常用分类器进行比较。实验表明,基于支持向量机的分类方法比其他常用分类器具有较高的准确率。对实验结果中得到的知识进行了分析,得出一系列可供科学研究者和管理者参考的结论。