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1)  Automatic Email classification
Email自动分类
2)  Email classification
Email分类
1.
Email classification based on topic feature;
基于主题特征的Email分类研究
3)  Email clustering
Email聚类
1.
This paper works on the online data process techniques from three aspects: web page classification, web page summarization and Email clustering.
本论文从网页分类、网页摘要以及Email聚类三个方面对万维网上的数据处理技术进行了深入研究,并提出了相应的算法来解决分类、摘要和聚类中的一些问题。
4)  auto-classification
自动分类
1.
The application of XRF auto-classification analysis technology in environmental assessment of mineral resources;
X射线荧光自动分类分析技术在矿产资源环境评价中的应用
2.
Auto-classification Based on Genetic Algorithm and Cluster Analysis and Orthogonal Wavelet Transform Feature;
基于遗传聚类算法和小波变换特征的自动分类
5)  automatic classification
自动分类
1.
Research on spectral characteristics of aster image in black soil area of Songliao Plain and their automatic classification;
松辽平原黑土区Aster数据光谱特征及自动分类研究
2.
Treatment and automatic classification of for nationalities information;
信息处理及文献自动分类的探讨
3.
Study on document representation and its improved measures for automatic classification;
自动分类中的文档表示及其改善方法研究
6)  automatic categorization
自动分类
1.
Literature automatic categorization of Chinese academic journals based on the manual labeling;
基于人工标引的中文学术期刊文献自动分类算法
2.
Algorithm of text automatic categorization based on cascade support vector machine;
基于级连式支持向量机的文本自动分类算法
3.
With the rapid development of information networks,information processing has become an indispensable tool for obtaining useful information,the text automatic categorization systems is an important research direction of information processing.
随着网络信息的迅猛发展,信息处理已经成为人们获取有用信息不可缺少的工具,文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向。
补充资料:自动分类
      用计算机系统代替人工对文献等对象进行分类。一般包含自动聚类与自动归类。
  
  自动聚类由计算机系统按照被考察对象的内部或外部特征,根据一定的要求(如类别的数量限制,同类对象的亲近程度等等),将相近、相似或相同特征的对象聚合在一起的过程。目前常用的自动聚类方法有:关联词法、文献--文献相似矩阵法、聚丛法和因子分析法等。自动归类是指计算机系统按照一定的分类标准或分类参考,将被考察对象划归到不同类目的过程。目前常用的自动归类方法有语义分析法、语法分析法和统计法等。
  
  在文献的手工分类过程中,人们往往根据文献的主题内容,以公认的科学分类体系(如《杜威十进分类法》、《国际十进分类法》、《中国图书资料分类法》等),来决定每篇文献的分类号。可以说,文献的分类过程,就是人们根据一定的分类标准给文献以分类号的过程。文献分类的目的是为了便于人们按文献的内在特征,即所属类别进行查找。自动分类与手工分类相比,其类目体系的决定更科学、更灵活,文献的定类更整齐划一。同时,由于劳力的限制,人工分类往往不细、不全(大多一篇文献划归一类),而自动分类则可克服这些缺点,并有很大的潜力。特别是自动聚类与自动分类的结合,将使自动分类体系具有新陈代谢的生命特征,并将为高效的聚类检索奠定基础。
  
  文献的自动分类研究始于20世纪60年代初,最早是由R.M.尼达姆等人进行的。从马罗的第一个自动分类模型发展至今,无论在理论研究上还是实际运用上均取得相当的进展。由于种种原因,特别是中文计算机处理能力的限制,在中国关于自动分类的研究还刚刚开始不久。
  
  由于计算机自动分析主题等研究还没有取得实质性的进展,所以,现在自动分类大部分都建立在题中或文摘中关键词的基础上,它的缺点是不能准确地按文献主题分类。但据有关资料表明,专家的偏爱也常使其分类的质量与普通标引员的分类质量相差无几,而自动分类现有的水平与之也差不多,然而其速度与规定性则是手工分类无法比拟的。因此,它正在受到人们越来越大的重视,成为情报检索中一个重要的研究与发展方向。特别是它与聚类检索的结合,将使其有更强的生命力。
  

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