赵彦军
- 作品数：3 被引量：1H指数：1
- 供职机构：安徽工业大学计算机学院更多>>
- 发文基金：安徽省高校省级自然科学研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于UML Profile的关联规则挖掘元模型研究
- 2010年
- 针对目前数据挖掘系统缺乏通用性和复用性的问题,对UML进行轻量级扩展,采用UML Profile机制建立了一套关联规则挖掘元模型,实现了关联规则挖掘在概念层上的建模设计,取代了以往在具体的表结构和数据仓库系统上进行建模的方法,并在某大型钢结构企业的决策支持系统中验证了模型的有效性。最后在Analy-sis Services 2008上经过验证,利用UML Profile机制建立的关联规则挖掘元模型可较早地伴随决策系统进入设计阶段,减少开发的时间和代价。
- 宋旭东杨莉国刘晓冰闫晓岚赵彦军
- 关键词：关联规则数据挖掘元模型决策支持系统
- 基于词条数学期望的词条权重计算算法研究
- 随着互联网的快速普及和信息技术的进步,使得人们可以获得的信息量猛增,但是要准确获得人们真正需要的信息却是很难的,虽然现在的各种搜索引擎可以在一定程度上解决了这一问题,但是它们都是基于关键词的搜索,这样使得搜索的结果十分庞...
- 赵彦军
- 关键词：文本分类数学期望TFIDFKNN分类器
- 文献传递
- 基于词条数学期望的词条权重计算方法被引量：1
- 2011年
- 文本的形式化表示一直是文本挖掘的基础性问题,向量空间模型中的TFIDF计算方法是文本表示中一种效果较好的经典词条权重计算方法。在分析传统TFIDF计算方法存在问题的基础上,针对TFIDF方法中没有考虑包含词条的文档在各个类别的分布情况以及各个类别中所含的文档数的不同。提出了将词条的数学期望(TFIDF-E)作为一个文本因子来进行改进上述问题。实验结果表明,TFIDF-E计算方法表示的文本分类效果好于TFIDF,验证了TFIDF-E方法的有效性和可行性。
- 秦锋赵彦军程泽凯陈奇明
- 关键词：文本分类区分度数学期望
