Ps22Pdf 关键词 : 搜索引擎 ; 个性化 ; 兴趣模型 ; 向量空间 ; 特征项 [gap=678]Key words: Search Engine; Personalization; Preference Profile; Vector Space; Feature Item
基于32个网页-相关网页
feature item weight 特征项权重
document feature item 文档特征项
feature item selection 特征项抽取
feature item weighting 特征项权重
Item stimulus feature 项目刺激特征
Item Feature 项目篇
item-feature table 项目特征表
service item feature 服务项目功能
The kernel of VSM is the numeration of feature item weight which affects the effect of categorization.
向量空间模型是以特征项权重的计算为核心的一种方法，特征项权重的计算会直接影响到分类的效果。
参考来源 - 基于意义信息增益的文本特征项权重计算方法·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
This paper presents a calculation model based on BP neural net to account the weight of a feature item in a document.
本文根据BP神经网络的函数逼近功能，针对文档特征项在文档中的权重，提出了一种基于BP神经网络的网络计算模型。
Then the feature item Matches with the Feature-Database, Thus obtains the document's category. This paper designs two kinds of categorization methods.
然后将这些特征项与领域本体库中存储的领域特征项进行匹配，从而得到文本的类别。
Computing method of weighted value for feature item based on text representation can determine extraction of text feature, which have influence on accuracy of the text clustering.
文本表示中特征项的权值计算方法决定了文本特征的提取，在很大程度上影响了文本聚类的准确率。
应用推荐