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基于元样本稀疏表示分类器的文本资源分类: 收藏
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引用; 《图书情报工作》2011年第16期55卷 115-118页; 作者：范少萍郑春厚王召兵曲阜师范大学信息技术与传播学院日照276826 曲阜师范大学日照校区图书馆日照276826; 首先分析文本分类的现状,根据文本分类算法的要求和稀疏表示分类算法(SRC)的思想,设计基于元样本的稀疏表示分类器(MSRC),并应用于文本分类研究。实验结果表明,该MSRC算法具有较好的文本分类效果,有助于提高基于内容的信息检索效率。; 首先分析文本分类的现状,根据文本分类算法的要求和稀疏表示分类算法(SRC)的思想,设计基于元样本的稀疏表示分类器(MSRC),并应用于文本分类研究。实验结果表明,该MSRC算法具有较好的文本分类效果,有助于提高基于内容的信息检索效率。; 来源：详细信息评论

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