张国梁
- 作品数：3 被引量：7H指数：1
- 供职机构：中国科学技术大学信息科学技术学院更多>>
- 发文基金：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>>
- 基于SVM新闻文本分类的研究被引量：5
- 2011年
- 网络新闻自动分类已经成为当下的热点问题,SVM分类算法是文本分类中应用较为成熟的一种方法。文章针对SVM文本分类中特征选择和核函数选择的两个重要问题,在新闻文本实验环境下进行了探讨,结果表明使用互信息特征选择法且特征数在4000左右,使用SIGMOID核函数的情况下准确率与召回率均可达到97%的分类效果。
- 张国梁肖超锋
- 关键词：支持向量机文本分类
- 专项主题新闻自动检索方法研究与应用
- 在当今网络时代,互联网早已成为名符其实的最快捷、最方便、传播面最为广泛的新闻信息传播媒介。网络新闻具有信息量大、即时性强、增长快速等特点,而单位与个人所关注的新闻则具有主题性强、时变性弱等特点。研究如何从海量的、动态的网...
- 张国梁
- 关键词：元搜索引擎文本识别
- 文献传递
- 利用粒子群算法优化多源检索融合结果的方法被引量：1
- 2012年
- 对多个搜索引擎系统返回结果进行自动整合,是当前网络信息检索应用至今尚未较好解决的一个难点,也是影响元搜索引擎效果的关键技术环节.在实验多种处理多源搜索结果融合算法的基础上,文中提出一种可对多种其它融合排序算法输出结果做进一步优化的离散粒子群算法.该算法不仅能在整体效果上优于作为其预处理输入的其它融合排序算法,而且对不同查询有更好的适应性,不需考虑各独立源检索返回结果的质量权重及相互间重叠率等因素.与作为其输入处理的其它融合算法相比,该算法的相关文档识别准确率可提高约20%,而准确率随查询主题变化的标准差可降低约50%.
- 谢兴生张国梁李斌
- 关键词：元搜索引擎
