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古丽娜孜

作品数:8 被引量:17H指数:3
供职机构:伊犁师范学院更多>>
发文基金:吉林省科技发展计划基金国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 8篇中文期刊文章

领域

  • 8篇自动化与计算...

主题

  • 4篇XML
  • 3篇文本分类
  • 2篇语义
  • 2篇数据挖掘
  • 2篇数据挖掘技术
  • 2篇向量
  • 2篇基于语义
  • 2篇半结构化
  • 2篇WEB数据挖...
  • 2篇XML技术
  • 2篇XML数据
  • 1篇多类SVM
  • 1篇映射
  • 1篇语义对应
  • 1篇语义映射
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇数据查询
  • 1篇索引
  • 1篇文本分类方法

机构

  • 8篇伊犁师范学院
  • 5篇东北师范大学

作者

  • 8篇古丽娜孜
  • 4篇孙铁利
  • 2篇伊力亚尔
  • 1篇吴迪
  • 1篇王慧玲
  • 1篇胡西旦

传媒

  • 3篇新疆大学学报...
  • 1篇计算机时代
  • 1篇西北师范大学...
  • 1篇东北师大学报...
  • 1篇智能系统学报
  • 1篇伊犁师范学院...

年份

  • 1篇2014
  • 2篇2011
  • 2篇2009
  • 2篇2005
  • 1篇2004
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
基于语义的关系数据到XML数据的转换被引量:5
2005年
将关系数据转换为XML数据, 可以方便地实现关系数据库的发布. 通过分析关系schema与XML schema之间的对应关系, 提出了一种基于语义的将关系数据转换为XML数据的方法, 并通过一个应用实例描述了此种技术的具体实现算法.
古丽娜孜
关键词:XMLSCHEMA语义语义对应语义映射
浅析XML在Web数据挖掘中的应用被引量:3
2009年
Web数据挖掘是将数据挖掘技术和理论应用于对互联网资源挖掘的一门新兴研究领域。XML能够为Web数据挖掘提供半结构化的数据模型,解决了Web挖掘中的数据源问题。分析了Web数据挖掘的特点,并将XML技术引入Web数据挖掘领域中,进而在此基础之上介绍了一种数据挖掘的模型。
古丽娜孜王慧玲
关键词:WEB数据挖掘数据挖掘技术XML技术半结构化
基于XML的Web数据挖掘模型的探讨被引量:2
2009年
随着网络技术的发展,网上的信息资源越来越丰富,怎样对web上海量的数据信息进行深层次的应用成了数据挖掘技术的研究热点.而XML能够为Web挖掘提供半结构化的数据模型,解决了Web挖掘中的数据源问题.文章通过介绍Web数据挖掘的分类和总体流程,探讨了XML在Web数据挖掘中的应用,进而在此基础之上提出了一种基于XML的Web数据挖掘模型,剖析了该模型的各个组成部分.
孙铁利古丽娜孜
关键词:WEB数据挖掘数据挖掘技术XML技术半结构化
XML数据查询技术探讨
2005年
XML是一种数据存储与组织模式,是WEB数据描述和交换的标准.对XML数据查询技术进行了探讨,介绍了XML数据查询的几种方法,分析了XML与DOM技术相结合进行数据查询的优势,研究了利用DOM树进行XML数据查询的实现技术,并通过一个应用实例阐述了此种查询技术的具体实现.实验表明该方法是有效的.
古丽娜孜
关键词:XMLDOM树路径索引
一种基于改进KNN的哈萨克语文本分类被引量:4
2014年
将文本分类理论应用于哈萨克语中,给出了哈萨克语文本预处理过程.介绍一种改进的KNN算法,并结合自己构建的哈萨克语料集实现基于改进KNN算法的哈萨克语的文本分类.仿真实验数据表明,该方法在哈萨克语的文本分类上获得了较好的效果.
古丽娜孜孙铁利胡西旦伊力亚尔库瓦特拜克
关键词:词干提取向量空间模型KNN
基于语义的关系数据到XML数据的转换
2004年
本文通过分析关系Schema与XMLSchema之间的对应关系,提出了一种基于语义的将关系数据转换为XML数据的方法,并通过一个应用实例描述了具体实现算法。
古丽娜孜
关键词:XML数据语义
一种基于主动学习支持向量机哈萨克文文本分类方法被引量:3
2011年
将文本分类理论应用于哈萨克语中,给出基于支持向量机的哈萨克文文本分类系统的设计思想.从哈萨克语言学的角度对哈萨克文分析,提出哈萨克文词干提取的方法.在对支持向量机的理论分析基础上,提出主动学习算法对支持向量机进行训练,使用训练后的分类器对新的文本进行分类.实验结果表明,该方法在哈萨克文文本分类中能获得可接受的分类性能.
古丽娜孜孙铁利伊力亚尔吴迪
关键词:支持向量机
基于二叉树的多类SVM在Web文本分类中的应用研究被引量:2
2011年
针对现有多分类支持向量机算法所存在的训练时间长、判别速度慢等问题,提出了一种二叉树多类支持向量机算法,该算法能够有效减少支持向量的个数,从而减少训练时间.为了验证算法的有效性,将该算法分别同l-v-r算法和l-v-1算法进行了比较,实验结果表明,提出的算法是有效可行的.
古丽娜孜孙铁利
关键词:WEB文本分类二叉树
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