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基于智能聚类的内容分类方法与应用
引用本文:高慧颖,甘仞初.基于智能聚类的内容分类方法与应用[J].清华大学学报(自然科学版),2006,46(Z1):1041-1045.
作者姓名:高慧颖  甘仞初
作者单位:北京理工大学,管理与经济学院,北京,100081
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)
摘    要:直接依靠人的理解判断对内容进行分类,需花费大量的时间与精力,为了解决文本内容的自动聚类问题,该文在信息系统理论与自组织神经网络理论的指导下,利用智能技术得出了内容的分类结构。提出了基于智能聚类的内容分类方法,利用自组织神经网络的学习算法进行内容的聚类,并根据所提出的方法设计了基于智能聚类的内容分类示范系统,进行了应用研究,验证了该方法的有效性。

关 键 词:信息处理  聚类分析  神经网络  内容管理  语义向量空间
文章编号:1000-0054(2006)S1-1041-05
修稿时间:2006年2月28日

Application of content classification based on intelligent clustering
GAO Huiying,GAN Renchu.Application of content classification based on intelligent clustering[J].Journal of Tsinghua University(Science and Technology),2006,46(Z1):1041-1045.
Authors:GAO Huiying  GAN Renchu
Abstract:Intelligent clustering-based classification of the content is mainly studied in this paper in order to classify the text content automatically.A method of the content classification is proposed based on intelligent clustering theory.A hybrid solution is proposed for building and populating a taxonomy structure by combining human knowledge with the techniques of neural network.The self-organizing neural network-based learning algorithm is designed and implemented to classify the content.The system of intelligent clustering-based content classification is designed and the application of intelligent clustering-based content classification is also studied.
Keywords:information processing  clustering analysis  neural network  content management  semantic vector space
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