作者：朱培毅; 黄敏数字图书馆boosting算法文本分类自动分类器
摘要：对数字文本进行准确高效的分类是保证数字资源被全面检索和充分利用的基础.本文以Boosting算法为基本框架,详细论述了数字图书馆建设过程中,数字文本分类过程所采用的算法,设计了一个综合了Nalve Bayes算法和Boosting算法的文本自动分类系统模型,并通过实验证明了该分类器的准确性.
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《高校图书馆工作》（CN：43-1032/G2）是一本有较高学术价值的大型双月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《高校图书馆工作》的读者对象主要为国内、外图书馆界专业人员，图书情报专业教师及学生。作者主要为高校图书馆员及图书情报专业教师、研究生，稿源非常丰富。
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