科研动态搜索引擎的自动分类方法研究

发布时间：2017-07-30 19:11

本文关键词：科研动态搜索引擎的自动分类方法研究

【摘要】：随着搜索引擎应用的不断深入,人们对搜索引擎的个性化需求越来越多,对搜索结果的要求也越来越越高,如何实现高精准的垂直领域信息搜索和推荐是目前搜索领域所面临的难题。科研动态是科研工作者非常关心的信息,为提供更高效精准的科研动态信息,本文将基于半监督的分类方法用于科研动态信息的自动分类,用于科研动态搜索引擎系统,实现科研动态信息按用户需求精准搜索和推送,通过实例验证分类方法的有效性。
【作者单位】：山东省计算中心(国家超级计算济南中心);山东省计算机网络重点实验室;山东省电子政务大数据示范工程技术研究中心;
【关键词】： 文本分类 半监督学习 搜索引擎 科研动态
【基金】：国家自然基金项目(61472230) 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)内部立项资助(2015-003)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 1引言随着电子信息技术的快速发展,信息化办公已成为当前政府、科研机构、企事业单位的主流形式,互联网已成为查询信息的主要渠道,搜索引擎成为工作人员的日常工具。常用的搜索引擎包括百度、谷歌、必应、雅虎等水平搜索引擎,其搜索信息覆盖面广,信息量大,可满足各类用户的通

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