书目信息 |
题名: |
海量网络学术文献自动分类研究
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作者: | 王效岳 , 白如江 著 | |
分册: | ||
出版信息: | 北京 人民出版社 2015 |
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页数: | 10,245页 | |
开本: | 23cm | |
丛书名: | ||
单 册: | ||
中图分类: | G254.92 | |
科图分类: | ||
主题词: | 计算机网络--信息检索--研究 | |
电子资源: | ||
ISBN: | 978-7-01-014847-2 |
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330 | @a本书综合运用情报分析、自然语言处理和大数据技术,为网络上离散分布的海量学术文献提供了新的知识组织解决方案:首先,研究了利用Heritrix网络爬虫对网络中的学术文献资源进行抓取;其次,提出了一种基于本体集成的语义文本分类方法,该方法解决了本体概念与自然语言词汇之间抽象性与具体性、普遍性与特殊性的矛盾,最大限度地利用了文献中的语义信息,有效地提升了分类的准确性;再次,利用Hadoop平台设计了基于MapReduce计算模型的并行分类方法,使得文本自动分类效率明显提升;最后,实现了海量学术文献获取和自动分类原型系统,验证了前期所做研究的可行性。 | |
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海量网络学术文献自动分类研究/王效岳,白如江等著.-北京:人民出版社,2015 |
10,245页:图;23cm |
国家社会科学基金项目“海量网络学术文献自动分类研究”、教育部人文社会科学研究一般项目“基于本体集成的文本分类关键技术研究”、山东理工大学人文社会科学发展基金项目资助 |
ISBN 978-7-01-014847-2:CNY38.00 |
本书综合运用情报分析、自然语言处理和大数据技术,为网络上离散分布的海量学术文献提供了新的知识组织解决方案:首先,研究了利用Heritrix网络爬虫对网络中的学术文献资源进行抓取;其次,提出了一种基于本体集成的语义文本分类方法,该方法解决了本体概念与自然语言词汇之间抽象性与具体性、普遍性与特殊性的矛盾,最大限度地利用了文献中的语义信息,有效地提升了分类的准确性;再次,利用Hadoop平台设计了基于MapReduce计算模型的并行分类方法,使得文本自动分类效率明显提升;最后,实现了海量学术文献获取和自动分类原型系统,验证了前期所做研究的可行性。 |
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正题名:海量网络学术文献自动分类研究
索取号:G254.92/5
 
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序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
1 | 1681981 | 216819815 | 信息技术学院资料室/ [索取号:G254.92/5] | 在馆 | |
2 | 1682449 | 216824499 | 化学化工学院资料室/ [索取号:G254.92/5] | 在馆 |