计算机技术与发展
計算機技術與髮展
계산궤기술여발전
COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
2009年
1期
1-4
,共4页
智能分类%KNN算法%查全率%查准率
智能分類%KNN算法%查全率%查準率
지능분류%KNN산법%사전솔%사준솔
在互联网资源迅速膨胀的今天,面向重要网络媒体海量发布信息实现智能分类,能在很大程度上解决目前网上信息杂乱的现象,对于网络信息监管、舆论引导工作有着深远的意义.鉴于此,基于改进KNN算法实现网络媒体信息智能分类,并进一步验证改进算法的有效性.实验结果表明改进KNN算法能对网络媒体信息进行有效分类,算法性能指标达到网络监管工作关于信息分类的业务需求.将改进KNN算法实现网络媒体信息智能分类是可行、有效的.
在互聯網資源迅速膨脹的今天,麵嚮重要網絡媒體海量髮佈信息實現智能分類,能在很大程度上解決目前網上信息雜亂的現象,對于網絡信息鑑管、輿論引導工作有著深遠的意義.鑒于此,基于改進KNN算法實現網絡媒體信息智能分類,併進一步驗證改進算法的有效性.實驗結果錶明改進KNN算法能對網絡媒體信息進行有效分類,算法性能指標達到網絡鑑管工作關于信息分類的業務需求.將改進KNN算法實現網絡媒體信息智能分類是可行、有效的.
재호련망자원신속팽창적금천,면향중요망락매체해량발포신식실현지능분류,능재흔대정도상해결목전망상신식잡란적현상,대우망락신식감관、여론인도공작유착심원적의의.감우차,기우개진KNN산법실현망락매체신식지능분류,병진일보험증개진산법적유효성.실험결과표명개진KNN산법능대망락매체신식진행유효분류,산법성능지표체도망락감관공작관우신식분류적업무수구.장개진KNN산법실현망락매체신식지능분류시가행、유효적.
