基于三维分类模型语义有哪些信誉好的足球投注网站的设计与实现-计算机软件与理论专业论文.docxVIP

摘要 摘要 万方数据 万方数据 万方数据 万方数据 摘 要 随着互联网的飞速发展和普及，人们进入了开放的信息时代。信息时代给人 们的学习和工作带了很大的便利，互联网也随之成为人们信息交流和共享的平台。 但是互联网本身存在的动态性、异构性和无序性使人们很难快速、准确地找到自 己想要的信息资源。 针对互联网存在的问题，互联网的创始人 Tim Berners-lee 于 1999 年提出了 语义网的构想。语义网上的资源有很好的定义，能够使人们更好的进行信息交流 和协作。随着语义网思想的不断进步，人们也逐渐意识到基于语义网信息有哪些信誉好的足球投注网站的 重要性，提出了一种新的信息检索方式—语义有哪些信誉好的足球投注网站。较传统的导航式的信息检索 方式，语义有哪些信誉好的足球投注网站是语义层面的信息检索，能够提高信息检索的查全率和查准率， 正迎合了人们对下一代有哪些信誉好的足球投注网站技术的需求。自从语义有哪些信誉好的足球投注网站提出以后，学者们对此投 入了大量的研究，取得不少的成绩。但是，因为目前网络资源的海量性和广泛性， 人们对语义有哪些信誉好的足球投注网站获取信息资源的效率并不满意。在此基础上，本课题将分类思想 引入到了语义有哪些信誉好的足球投注网站领域，设计了一种基于三维分类的语义有哪些信誉好的足球投注网站模型。通过对信息 的来源、存储和显示进行分类处理，以提高语义有哪些信誉好的足球投注网站的查全率和查准率。本课题 主要研究内容和先进性有以下几点： 一、本课题将贝叶斯和粗糙集的相结合，实现一种基于朴素贝叶斯加权的文 本分类方法，将信息的来源进行了分类处理。通过对网页文本的分类，然后进行 特征提取，从而使特征库具有了类别信息。 二、本课题采用一种自底向上的本体概念选取方法，基于分类特征库，根据 类别权重的高低来决定本体概念的选取，从而降低了本体概念选取的困难性。 三、本课题基于以上的研究，设计了三维分类模型，将信息的来源、存储和 显示进行了分类处理，提高了信息检索的查全率和查准率。 本课题对语义有哪些信誉好的足球投注网站引擎进行了深入的研究，设计出一个语义有哪些信誉好的足球投注网站三维分类模 型，并对模型的各模块进行了设计和实现，再结合实验对模型的可行性进行了论 证。 关键词：语义有哪些信誉好的足球投注网站，朴素贝叶斯，文本分类，三维分类 I ABSTRACT ABSTRACT ABSTRACT ABSTRACT 万方数据 万方数据 万方数据 万方数据 ABSTRACT With rapid development and popularization of the Internet, the opening information era is coming. In this era, people can work and learn more easily.At the same time, the Internet has become an Information exchange and sharing platform .However, with the dynamic, heterogeneity and disorder, the Internet makes it difficult for people to find the desired information resources quickly and accurately. For the problems of the Internet, Tim Berners-lee, the founder of the World Wide Web, proposed the scheme of the Semantic Web in 1999. In the Semantic Web, resources are well defined, so people can make information exchange and collaboration better. With the continuous advancement of the Semantic Web, people gradually realized the importance of information retrieval based on the Semantic Web, and proposed a new information retrieval method - semantic search. Compare to the traditional information retrieval, semantic search, which is a information retrieval method based on the semantic level, can improve recall and precision, so it meets peoples requirements for