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西安电子科技大学:《信息检索》课程教学资源(课件讲稿)文本分类(Text Classification)
文档格式:PDF 文档大小:1.67MB 文档页数:29
文本分类(Text Classification) 示例、定义与范畴 文档表示与特征选择 中文文本类别与层次分类结构(人工) 文本分类方法 分类流程 基于划分的方法(e.g., K近邻) 基于模型的方法(不细讲) 分类效果评估
《网络环境下的文科信息检索》选修课程教学资源(臺灣師範大學圖書館)杜威十進分類法 Introduction to Dewey Decimal Classification
文档格式:PDF 文档大小:702.21KB 文档页数:84
• 緒論 – DDC緣起與發展 • DDC 分類體系 – 類目架構 – 標記與註記 – 相關索引 • DDC 複分表 • DDC 優缺點 • 索書號與Cutter作者號 • 問題與討論
西安电子科技大学:《信息检索》课程教学资源(课件讲稿)语义网(Semantic Web)
文档格式:PDF 文档大小:773.76KB 文档页数:28
语义网(Semantic Web) 语义网提出的背景 语义网概念与体系结构 XML与RDF格式 标记语言 可扩展标记语言(XML) 本体 语义网应用
西安电子科技大学:《信息检索》课程教学资源(课件讲稿)文本聚类(Text Clustering)
文档格式:PDF 文档大小:2.3MB 文档页数:46
文本聚类(Text Clustering) 一般性聚类任务 聚类任务引出;应用背景;相似性度量;学科栈 文本聚类任务 聚类对象与文本特征 基于划分的方法(e.g., K-Means) 基于层次的方法 基于密度的方法(e.g., DBScan) 聚类效果评估
《计算机应用研究》:医学知识图谱构建技术与研究进展(北京大学深圳研究生院:袁凯琦、邓扬、陈道源、张冰、雷凯、沈颖)
文档格式:PDF 文档大小:833.31KB 文档页数:12
针对医疗数据跨语种,专业性强,结构复杂等特点,对构建医学知识图谱的关键技术进行了自底向上的全面解析,介绍了医学知识图谱在信息检索、知识问答、智能诊断等医疗服务中的应用现状。结合当前医学知识图谱构建技术面临的重大挑战和关键问題,对其发展前景进行了展望
上海交通大学:《网络环境下的文科信息检索》教学资源(选修课)第3章 中文电子期刊数据库
文档格式:PDF 文档大小:20.94MB 文档页数:139
第一节 中国学术期刊(网络版) 第二节 中文科技期刊数据库(维普资讯-中文期刊服务平台) 第三节 万方数据的中国学术期刊数据库 附 录 龙源期刊网
西安电子科技大学:《计算机网络 Computer Networks》课程教学资源(PPT课件讲稿)第六章 应用层
文档格式:PPTX 文档大小:763.12KB 文档页数:166
6.1 域名系统 DNS 6.1.1 域名系统概述 6.1.2 因特网的域名结构 6.1.3 域名服务器 6.2 万维网WWW 6.2.1 概述 6.2.2 统一资源定位符 URL 6.2.3 超文本传送协议 HTTP 6.2.4 万维网的文档 6.2.5 万维网的信息检索系统 6.3 流媒体 6.3.1 流媒体的概述 6.3.2 存储式流媒体 6.1.3 交互式流媒体 6.4 改进“尽最大努力交付”的服务 6.4.1 使因特网提供服务质量 6.4.2 调度和管制机制 6.4.3 综合服务 IntServ 与资源预留协议 RSVP 6.4.4 区分服务 DiffServ
上海交通大学:《网络环境下的文科信息检索》教学资源(选修课)第5章 中文电子图书 第6节 其他电子图书
文档格式:PDF 文档大小:7.62MB 文档页数:53
中版数字图书馆(试用) 异彩纷呈的网络免费电子图书资源(内部交流)
武汉大学:《计算机信息检索与利用》课程教学资源(PPT课件讲稿)(理科)公选课报告
文档格式:PPT 文档大小:1.53MB 文档页数:17
课题分析: 随着技术手段的进步,微机联网管理作为一种新型 的管理手段已经越来越广泛地运用于药品流通领域。而 门诊药房是药品从厂家流向患者的关键环节,其服务质 量直接关系到患者的切身利益。将微机网络运用于药房 管理可以提高效率,减轻劳动强度,但也使工作人员与 。 患者的沟通减少。且医院需要投入大笔资金进行设备添 置和人员培训。通过调研,可对微机网络化管理的经济 效益和社会效益进行综合讨,评估其对药房服务质量 的影响
北京大学:《大数据分析与挖掘》课程教学资源(讲义)第三章 关联规则挖掘
文档格式:PDF 文档大小:985.24KB 文档页数:7
3.1 相关概念. 3 3.1.1 购物篮分析.3 3.1.2 支持度、置信度与关联规则.4 3.1.3 关联规则挖掘.4 3.2 频繁项集的产生. 5 3.2.1 格结构.5 3.2.2 Apriori 性质.6 3.2.2 Apriori 算法.6 3.3 规则的产生. 7 3.3.1 由频繁项集产生关联规则.7 3.3.2 基于置信度的剪枝.8 3.3.2 提高 Apriori 方法的有效性.8 3.4 关联规则挖掘在图情领域中的应用. 10 3.4.1 在信息检索中的应用.10 3.4.2 在图书馆服务中的应用.11 3.4.3 在学科关系中的应用.11 3.5 关联规则挖掘的案例与软件操作. 12 3.5.1 关联规则挖掘(SPSS Modeler) .12 3.5.2 关联规则挖掘(R 语言).18
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