Web文本挖掘三种技术的比较

被引:3
作者
王一蕾
林世平
机构
[1] 福州大学数学与计算机科学学院
关键词
Web文本挖掘; 特征表示; 特征提取; 分类;
D O I
暂无
中图分类号
TP393.09 [];
学科分类号
080402 ;
摘要
文章介绍了Web挖掘的有关理论,从Web文本挖掘的定义、Web文本挖掘任务、功能等方面加以阐述,然后重点比较了Web文本挖掘的三种技术(朴素贝叶斯方法(NaiveBayes)、K-最近邻接参照分类算法(K-NearestNeighbor)、学习一阶规则算法(FirstOrderInductiveLearner))的分类效果。最后,概述了Web文本挖掘的用途和前景。
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[2]   文本挖掘及其关键技术与方法 [J].
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计算机科学, 2002, (12) :12-19
[3]   网络文本数据分类技术与实现算法 [J].
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情报学报, 2002, (01) :21-26
[4]   基于主观Bayes方法的渐进式中文文档分类 [J].
汪保友 ;
周益群 ;
周水庚 ;
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模式识别与人工智能, 2001, 14 (04) :470-475
[5]   Web文本挖掘技术研究 [J].
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潘金贵 ;
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计算机研究与发展, 2000, (05) :513-520
[6]   Internet上的文本数据挖掘 [J].
王伟强 ;
高文 ;
段立娟 .
计算机科学, 2000, (04) :32-36
[7]  
知识发现.[M].史忠植著;.清华大学出版社.2002,
[8]  
人工智能原理与方法.[M].王永庆著;.西安交通大学出版社.1998,
[9]  
高级人工智能.[M].史忠植编著;.科学出版社.1998,