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提出一种新的自适应层次分类（HAC）模型,通过本体对特征集进行语义扩展,并以增量形式在层次模型中构建特征上下文和类别相关上下文,以辅助实现一种高效、无阻滞的层次分类.实验结果证明,模型HAC具有相对更好的分类性能,而且分类速度更快,有利于实现实时在线的文档分类.
一种融合本体和上下文的自适应层次分类模型
【摘 要】
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提出一种新的自适应层次分类（HAC）模型,通过本体对特征集进行语义扩展,并以增量形式在层次模型中构建特征上下文和类别相关上下文,以辅助实现一种高效、无阻滞的层次分类.实验
【机 构】
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重庆大学计算机学院,重庆交通大学管理学院
【出 处】
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北京理工大学学报
【发表日期】
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2009年10期
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