1) Web documents representation
Web文本表示
2) text representation
文本表示
1.
Text Representation and Algorithms for Chinese Text Classification;
中文文本分类中文本表示及分类算法研究
2.
Study on Text Representation Model Based on Concept;
基于概念的文本表示模型的研究
3.
The usual vector space model in text representation is discussed and its disadvantages are analyzed.
文本聚类是W eb文本挖掘的一个重要分支,而文本表示方法是文本聚类的基础。
4) web presentation layer
Web表示层
1.
The layering component technologies are discussed and used to construct components of the web presentation layer,which are composed of controller component,value transfer component,user session management component,format component and testing component.
基于分层次的结构,以Java技术为基础,开发控制器构件、值传递构件、用户会话管理构件、格式构件和JSP页面测试驱动构件,最后组装成Web表示层构件。
5) Web text
Web文本
1.
Research of Web Text Mining Technology Based on Hidden Markov Model;
基于隐马尔可夫模型的Web文本挖掘技术研究
2.
Based on the analysis about the characters of Web text information, this paper has discovered the essential technology, such as the goal sample characteristic withdraws, participle processing and the Web text classification.
本文在分析Web文本信息特征的基础上,揭示了Web文本数据挖掘的目标样本的特征提取、分词处理与Web文本分类等关键技术,以Google为例讨论了该技术在网络信息检索中的应用。
3.
With a brief summary and analysis of the present research and experiment on Web text feature extraction, this paper compares the advantages and shortages of each method, points out the difficulties and problems in the research, and based on this, forecasts the future development and tendency of the research in this domain.
本文对当前有关Web文本特征提取方法的研究和试验进行了简要的综述和分析,比较了每类方法的优势和不足,指出研究中存在的难点和共同探讨的问题,并在此基础上,对该领域未来研究的发展方向和趋势进行了预测。
6) Web documents
Web文本
1.
In this paper,based on the analyses of features of Web documents,this paper does research the approach of classification in Vector Space Model and select of Kernel function.
Web文本分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域,而支持向量机又是一种高效的分类识别方法,在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。
2.
Based on the analyses of traditional Nearest Neighbor text categorization and features of Web documents, a new method is put forward to effectively organize the rich information on the Internet.
为了更有效的组织Internet上丰富的信息资源,通过分析传统的近邻文本分类方法技术以及Web文本的特点,提出了一种新的简单有效的网页分类方法。
3.
In this paper, based on the analyses of features of Web documents, this paper does research the approach of classification in Vector Space Model and select of Kernel function.
Web文本分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域,而支持向量机又是一种高效的分类识别方法,在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。
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