基于世界知识的深网数据源增强分类模型
黄黎1,2; 赵朋朋1; 方巍1; 崔志明1; 孙振强3
2010-04-20
发表期刊计算机工程
ISSN1000-3428
卷号36期号:08页码:60-63
摘要针对传统词袋方法在深网(Deep Web)数据源分类应用中的局限性,提出一种基于世界知识的Deep Web数据源增强分类模型,通过对外部知识库的主题分析,建立特征映射,构造基于领域概念的辅助分类器,丰富Deep Web查询表单的特征集合。基于Wikipedia百科知识库对真实Web数据进行分类。实验结果证明该模型有效。
关键词深网 数据源分类 主题分析 特征映射 世界知识
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收录类别北大核心 ; CSCD
语种中文
资助项目国家自然科学基金资助项目(60673092);江苏省科技支撑计划基金资助项目(BE2008044);2006年度江苏省“六大人才高峰”基金资助项目(06-E-037);2008年度江苏省高校研究生科研创新计划基金资助项目(CX08B_099Z)
原始文献类型学术期刊
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/91172
专题国家开放大学江苏分部
作者单位1.苏州大学智能信息处理及应用研究所;
2.江苏广播电视大学;
3.南大苏富特科技有限公司
第一作者单位国家开放大学江苏分部
推荐引用方式
GB/T 7714
黄黎,赵朋朋,方巍,等. 基于世界知识的深网数据源增强分类模型[J]. 计算机工程,2010,36(08):60-63.
APA 黄黎,赵朋朋,方巍,崔志明,&孙振强.(2010).基于世界知识的深网数据源增强分类模型.计算机工程,36(08),60-63.
MLA 黄黎,et al."基于世界知识的深网数据源增强分类模型".计算机工程 36.08(2010):60-63.
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