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概率数据检索、挖掘及多层文本分类问题的研究中期报告.docx

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概率数据检索、挖掘及多层文本分类问题的研究中期报告.docx

上传人:niuww 2024/4/30 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【概率数据检索、挖掘及多层文本分类问题的研究中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【概率数据检索、挖掘及多层文本分类问题的研究中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。概率数据检索、挖掘及多层文本分类问题的研究中期报告研究背景和意义:概率数据检索、挖掘及多层文本分类是现代信息技术领域的热点问题之一。在海量信息时代,如何高效地从海量数据中检索和挖掘有价值的信息,如何准确地对文本进行分类,一直是学者们关注的重点。传统的数据检索和文本分类方法往往只考虑表面特征,无法完全满足实际需求。而概率模型能够通过分析数据中的隐含规律,更加精确地进行数据挖掘和文本分类,因此备受关注。研究内容:本研究主要涉及以下三个方面:,结合K-means算法和EM算法进行数据聚类和模型参数学****实现了对数据中不同特征的挖掘和分析,并通过查询语句进行信息检索,大大提高了检索效率和准确率。,提出一种多层文本分类方法。通过对文本进行特征提取,建立分类模型并进行训练,实现了对复杂文本内容的准确分类。,将数据挖掘结果进行可视化展示。采用Matplotlib等图形库,实现了数据的热力地图、散点图等可视化效果。同时,搭建了Web端平台,实现了在线数据检索和挖掘功能。研究进展和计划:目前已完成了数据预处理和特征提取工作,并基于概率模型完成了原型系统的开发。接下来将进一步完善模型的训练和优化,提高准确率和效率。同时,将加强对数据可视化展示的研究,实现更加直观和易于理解的数据呈现方式。最终,将完成论文撰写和实验结果的报告。

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