【摘 要】
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最近一份Forrest Research的统计资料指出:在Internet和Intranet中80%以上的数据都是以非结构化的形式存在。因此,对这些非结构化的信息进行知识发现,难度将会更大,但其意义
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最近一份Forrest Research的统计资料指出:在Internet和Intranet中80%以上的数据都是以非结构化的形式存在。因此,对这些非结构化的信息进行知识发现,难度将会更大,但其意义也将更加重大。而对于这些文本信息的分析和处理主要是结合了Web文本挖掘的方法和技术。其中分类技术是文本挖掘的核心。本文主要研究核心能力评价系统的分类模块,解决如何对大量杂乱的信息进行分类的问题。 首先,提出了本文研究的问题,对web文本挖掘的当前国内外现状进行综述。进而确定把文本分类技术作为重点研究对象。 其次,对文本挖掘分类技术的基础理论进行概述和深入剖析,选择向量空间模型为分类模块的分类算法。 然后,针对传统特征权重算法的不足,提出了一种基于概念并考虑分布信息的特征权重算法。 接着,根据文本挖掘的一般处理过程,详细设计并实现了该核心能力评价系统的分类模块。同时也验证了改进特征权重算法在查全率和查准率方面都优于传统特征权重算法。 最后,并总结和展望进一步研究的方向。
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