基于多示例学习的中文Web目录页面推荐
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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))


Chinese Web Index Page Recommendation Based on Multi-Instance Learning
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    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.

    Abstract:

    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.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

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

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  • 收稿日期:2004-02-12
  • 最后修改日期:2004-05-09
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