机器学习算法在文本信息挖掘中的应用
本文关键词：机器学习算法在文本信息挖掘中的应用，由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】：随着互联网技术的快速发展和进步,其已经在电子政务、电子商务、金融证券、电力通信等行业得到广泛使用,提高了社会信息化水平,也使人类社会进入到"互联网+"时代,积累了海量的信息资源。文本是网络文件的一种重要格式文件,百度、搜狐、搜狗、谷歌等搜索引擎多采用文本搜索模式,以便获取人们期望的信息,因此需要提高挖掘文本信息的准确度,进一步满足人们对信息检索的期望。本文详细地分析了支持向量机、BP神经网络、K均值等机器学习算法,分析了这些算法在文本数据挖掘中的应用效果及优势,以提升互联网利用文本数据的水平。
【作者单位】： 中国矿业大学徐海学院;
【关键词】： K均值 文本数据 BP神经网络 支持向量机
【分类号】：TP391.1;TP181
【正文快照】： 文本信息挖掘是当前机器学习和模式识别研究的一个重点,其可以为互联网信息搜索提供强大的支撑和接口,满足人们的信息搜索需求[1]。经过多年的发展和应用,文本信息挖掘已经诞生了许多先进算法,可以大幅度提升文本信息挖掘的准确度[2]。但是,随着光线互联网、移动通信网络的快
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8 王s，
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