利用数据挖掘领域的理论,研究互联网Web内容挖掘技术,包括基于网页内容的自动分类、自动标引和自动聚类技术,以及相关的网页内容自动过滤、自动分词改进、词语过滤、文本数字化表示等基础研究,在理论研究和应用实践方面与国际领先水平保持同步,提高Web信息的智能化处理能力,为互联网信息的有效利用奠定理论和实践基础。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
智能煤矿建设路线与工程实践
A tale of two databases: the use of Web of Science and Scopus in academic papers
TVBN-ResNeXt:解决动作视频分类的端到端时空双流融合网络
GF-4序列图像的云自动检测
基于PROSAIL模型和多角度遥感数据的森林叶面积指数反演
Web数据挖掘与知识发现
Web文本意见挖掘关键技术研究
面向Web数据挖掘的用户动机定性推理模型研究
WEB数据抽取与集成技术研究