【摘 要】
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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
【机 构】
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苏州大学智能信息处理及应用研究所,江苏广播电视大学,南大苏富特科技有限公司
【基金项目】
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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)
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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。
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