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黎铭,薛晓冰,周志华.基于多示例学习的中文Web目录页面推荐.软件学报,2004,15(9):1328-1335
基于多示例学习的中文Web目录页面推荐
Chinese Web Index Page Recommendation Based on Multi-Instance Learning
投稿时间:2004-02-12  修订日期:2004-05-09
DOI:
中文关键词:  多示例学习  Web挖掘  机器学习  中文Web目录页面推荐  前缀树
英文关键词:multi-instance learning  Web mining  machine learning  Chinese Web index page recommendation  prefix tree
基金项目:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60105004(国家自然科学基金);the National Outstanding Youth Foundation of China under Grant No. 60325207(国家杰出青年科学基金);the National Grand Fundamental Research 973 Program of China under Grant No.2002CB312002(国家重点基础研究发展规划(973))
作者单位
黎铭 南京大学,计算机软件新技术国家重点实验室,江苏,南京,210093 
薛晓冰 南京大学,计算机软件新技术国家重点实验室,江苏,南京,210093 
周志华 南京大学,计算机软件新技术国家重点实验室,江苏,南京,210093 
摘要点击次数: 4966
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中文摘要:
      多示例学习为中文Web挖掘提供了一种新的思路.提出中文Web目录页面推荐这种特殊的Web挖掘任务,并且将其转化为多示例学习问题来解决.在真实世界数据集上的实验结果显示,该方法能够有效地解决该问题.
英文摘要:
      Multi-Instance learning provides a new way to the mining of Chinese web pages. In this paper, a particular web mining task, i.e. Chinese web index page recommendation, is presented and then addressed through transforming it to a multi-instance learning problem. Experiments on the real world dataset show that the proposed method is an effective solution to the Chinese web index page recommendation problem.
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