基于机器学习的中文图书智能分类实证研究

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摘 要 为提高图书审校效率，论文以高校图书馆馆藏中文书目为数据源，以内容提要、主题词和题名为特征词来源，根据特征词来源位置对特征词进行加权处理和特征词词频统计，构建图书－特征词稀疏矩阵，按比例对带有图书分类号的稀疏矩阵进行朴素贝叶斯计算，找到图书分类最大概率，评估训练分类模型。实验结果表明，利用朴素贝叶斯算法基于加权精选特征词的图书智能分类模型，具有良好的实用性，对进一步提高采编部工作的智能化和高效化是有效可行的。（剩余12420字）

试读结束

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