文献类型：期刊文献

中文题名：基于朴素贝叶斯方法的Web数据噪音分类研究

作者：茹蓓[1];陈建彪[1]

第一作者：茹蓓

机构：[1]新乡学院计算机与信息工程学院

第一机构：新乡学院计算机与信息工程学院

年份：2016

卷号：37

期号：7

起止页码：36-37

中文期刊名：内江科技

基金：河南省高等学校青年骨干教师培养计划(2013GGJS-222);河南省教育厅河南省高等学校重点科研项目(15A520093)

语种：中文

中文关键词：Web数据;数据抽取;贝叶斯算法;抽取算法;朴素贝叶斯;分类研究;数据区域;抽取方法;抽取规则;信息分类

摘要：在网页自动化数据抽取中,导航、广告、特定栏目等信息与知识数据的HTML结构模式类似,它们会被误作为知识数据抽取出来,从而带来抽取算法准确率低下的问题。本文通过分析噪音数据结构特征,基于朴素贝叶斯算法对网页文本信息分类,噪音数据干扰问题得到有效解决。实验结果表明,该方法具有较高的准确率和运行效率。