论文部分内容阅读
随着互联网技术的快速发展和进步,其已经在电子政务、电子商务、金融证券、电力通信等行业得到广泛使用,提高了社会信息化水平,也使人类社会进入到"互联网+"时代,积累了海量的信息资源。文本是网络文件的一种重要格式文件,百度、搜狐、搜狗、谷歌等搜索引擎多采用文本搜索模式,以便获取人们期望的信息,因此需要提高挖掘文本信息的准确度,进一步满足人们对信息检索的期望。本文详细地分析了支持向量机、BP神经网络、K均值等机器学习算法,分析了这些算法在文本数据挖掘中的应用效果及优势,以提升互联网利用文本数据的水平。