二阶段文本分类器及分类在推荐系统中的应用

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二阶段文本分类器及分类在推荐系统中的应用

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毕业论文范文题目：二阶段文本分类器及分类在推荐系统中的应用，论文范文关键词：二阶段文本分类器及分类在推荐系统中的应用
二阶段文本分类器及分类在推荐系统中的应用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：文本分类在文本挖掘和信息检索系统中发挥着重要的作用。这种技术可以改善检索性能、提供导航/浏览机制、发现相似文本等。因此,文本分类已成为一种处理和研究文本的重要技术。目前,基于统计和机器学习的文本分类算法已经比较成熟,但可以考虑通过某种方式引入其他方法来改进分类效果,（本文此处忽略..）比如下面所提的统计方法。分类算法除了在文本挖掘和信息检索系统中发挥着重要的作用外,还可以考虑在电子商务个性化推荐系统中的应用。针对上述二方面,本人做了以下工作:第一:提出了基于K-means的二阶段多类SVM分类方法。该方法分为二个阶段,第一阶段采用K-means聚（此处忽略..）类,在聚类结束以后,抽样调查每个小类的分类精准度,完全分对的类可以不必进行第二步的分类,从而降低了已经聚类正确的实例再次分类的风险;第二阶段采用LIBSVM来进行分类。本文在理论论证后,使用中英文语料,通过实验证实该方法切实可行,相较于直接使用LIBSVM进行分类,（本文此处忽略..）分类准确度分别提高了9.35%和1.5%。第二:用户个性化推荐是电子商务领域中的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展,本文将分类技术引入推荐系统。文中提出了基于分类的用户多兴趣个性化推荐方法。该方法分为二个模块,第一模块是长期兴趣模块(LIM),针对用户多兴趣的特征（此处忽略..）,通过分类来提高推荐准确度;第二是短期兴趣模块(SIM),针对用户短期兴趣的专注性,引入WEB日志上下文分析的方法。最后,本文分别对LIM和SIM进行了实验证实,证实该方法切实可行,相较于传统方法,推荐准确度及用户满意度都得到了较好提升。

以上为本篇毕业论文范文二阶段文本分类器及分类在推荐系统中的应用的介绍部分。

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