【摘要】 本发明属于信息技术领域，涉及网页文本的无阻滞层次分类方法和装置。包括：基于训练文本TF向量的均值和方差以及rough集属性约简的特征抽取方法；确定每个分类器的辨识框架和焦元，利用特征的权重构造基本可信度分配函数(BPA)；根据基本可信度分配函数和待分类网页文本的特征权重合成待分类网页文本在类别树的每个节点的信度分配；利用信度分配根据分类规则对待分类网页文本进行分类。本发明还公开实现方法的装置。本发明完全可以应用在实时系统上或者其他对时间要求比较高的场合，例如网络上；可以用于网站特别是大规模网站的文本自动分类管理，可以代替人力进行文本的层次分类；还可以用于知识管理系统中的带标题文本的分类管理，高效快速。 【专利类型】发明申请 【申请人】钱钢 【申请人类型】个人 【申请人地址】210097 江苏省南京市鼓楼区宁海路122号南京师范大学计算机学院 【申请人地区】中国 【申请人城市】南京市 【申请人区县】鼓楼区 【申请号】CN201010605831.3 【申请日】2010-12-24 【申请年份】2010 【公开公告号】CN102004796A 【公开公告日】2011-04-06 【公开公告年份】2011 【授权公告号】CN102004796B 【授权公告日】2012-04-25 【授权公告年份】2012.0 【IPC分类号】G06F17/30 【发明人】钱钢; 王艳军; 沈玲玲; 王海; 钱铁 【主权项内容】一种网页文本的无阻滞层次分类方法，其特征在于，所述方法包括：基于训练文本TF向量的均值和方差以及rough集属性约简的特征抽取方法；确定每个分类器的辨识框架和焦元，利用特征的权重构造基本可信度分配函数(BPA)；根据基本可信度分配函数和待分类网页文本的特征权重合成待分类网页文本在类别树的每个节点的信度分配；利用信度分配根据分类规则对待分类网页文本进行分类。 【当前权利人】南京南审审计大数据研究院有限公司 【当前专利权人地址】江苏省南京市浦口区江浦街道仁山路1号园区2号楼办公室西侧501室 【引证次数】1.0 【被引证次数】12 【他引次数】1.0 【被他引次数】12.0 【家族引证次数】1.0 【家族被引证次数】12

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