基于大数据技术的网络信息资源分类检索方法

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利用传统方法对海量网络信息资源进行分类检索时,经常出现错检和误检现象,查准率比较低,为此提出基于大数据技术的网络信息资源分类检索方法。首先,利用大数据网络信息集模型获取信息特征,通过训练后的支持向量机对网络信息资源进行分类;其次,通过大数据技术对分类处理后的网络信息资源进行聚类分析,得到与用户检索关键词相似度最高的网络信息文本,并对其进行融合处理,从而得到检索结果;最后,进行实验对比分析。实验结果表明,设计方法的查准率高于传统方法,在网络信息资源分类检索方面具有良好的应用效果。
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