面向化学领域网络资源的文本自动分类算法

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摘要：为了提高化学主题搜索引擎的查询效果,采用距离加权k-近邻分类算法来进行自动分类.为了测试该算法对化学领域网络资源进行分类的效果,文中使用化学化工资源导航系统ChIN人工积累的资源和描述信息作为数据集,并采用基于化学领域的多层次分类体系进行分类.经测试,系统微平均值Fmicro最高可达到71%.文中还就文档的关键词和数据集的熵对分类性能的影响进行了讨论.结果表明,该算法能较好地应用于化学领域网络资源的自动分类.

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关键词：分类算法 网络资源 Micro 大家共享 学术交流 机器学习 化学主题搜索引擎 文本自动分类 k-近邻方法 隐含语义检索