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  • 简介:总结国内外专利文本分类情况,简要叙述基于机器学习的专利文本分类的-般框架,介绍专利文本分类的文本预处理、特征提取、文本表示、分类器构建及效果评价等过程.将应用于专利文本分类的机器学习算法分为单-分类算法和组合分类算法着重探讨单-分类算法主要有NB算法、ANN算法、Rocchio算法、KNN算法、SVM算法等;组合分类算法主要有两种组合算法,如NB-KNN算法、Rocchio-KNN算法、KNN-SVM算法、SVM-其它算法,还有多种组合算法.指出各种机器学习算法应用在专利文本分类上的优势与不足,从专利文本预处理、特征提取、专利文本表示、分类器的构建、新方法的探索等五个方面对专利文本自动分类技术进行展望.

  • 标签: 专利文本 自动分类 机器学习 朴素贝叶斯 支持向量机
  • 简介:研究高校微信公众订阅用户数据,分析用户满意度影响因子,为改善用户体验,提高活跃度提供参考.构建一个综合模型,以高校学生为主要调查对象,采用结构方程模型对其影响因素进行量化分析.调查研究表明,高校微信公众满意度影响因子有:感知有用性、感知易用性、感知娱乐性、信息感知质量性和高校微信公众使用意愿.同时,高校微信公众的使用意愿主要受到感知有用性、感知娱乐性与信息感知质量性三个因素的影响,而信息感知质量性发挥中介作用,联系和调节各种因素之间的关系.

  • 标签: 高校微信公众号 TAM模型 结构方程模型 用户满意度 用户服务 用户体验