![](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/18/32dffe09-39dd-4b17-ba75-2054502d68ee/32dffe09-39dd-4b17-ba75-2054502d68eepic.jpg)
![面向醫(yī)學知識獲取的Web挖掘.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/18/32dffe09-39dd-4b17-ba75-2054502d68ee/32dffe09-39dd-4b17-ba75-2054502d68ee1.gif)
已閱讀1頁,還剩57頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀
版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、隨著生活水平的提高,人們對于醫(yī)療、保健的關注不斷地加深,在眾多的知識體系中,醫(yī)學知識成為人類最重要的知識之一,Internet成為人們獲取醫(yī)學知識或健康知識的有利平臺。構建一個面向醫(yī)學知識的挖掘系統(tǒng),為一般的用戶在Internet上搜索出簡單而方便的醫(yī)學知識或健康知識,成為主題搜索引擎研究的一個熱點。
根據醫(yī)學專家的建議及相關詞典來設計構造兩個服務于普通大眾的醫(yī)學分詞詞典——基于樹的子關系詞詞典和基于線性表的同義詞詞典,將
2、用戶的輸入與詞典進行關鍵詞匹配,實現解讀用戶的自然語言輸入,將符合用戶需要的醫(yī)學子關系詞和醫(yī)學同義詞同時獲取出來,為進一步的Web挖掘提供相對準確的關鍵詞集合。
為關鍵詞集合中的每一個關鍵詞賦予權值,并根據關鍵詞在頁面中的不同位置賦予權值,由這兩種權值得到的頁面評估分值是網絡蜘蛛抓取時的評判標準。在使用深度優(yōu)先的爬行算法的同時,引入了“未來回報價值”理念,擴展了抓取的范圍而且還盡可能地不放棄存在相關主題的頁面,實現醫(yī)學知識
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
評論
0/150
提交評論