【摘 要】
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关键资源页面是网络信息环境中一种重要的高质量页面,是用户进行网络信息检索的主要目标.决策树算法是机器学习中应用最广的归纳推理算法之一,适用于关键资源页面的判定.然而
【机 构】
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智能技术与系统国家重点实验室（清华大学）
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关键资源页面是网络信息环境中一种重要的高质量页面,是用户进行网络信息检索的主要目标.决策树算法是机器学习中应用最广的归纳推理算法之一,适用于关键资源页面的判定.然而由于Web数据均一采样的困难性,算法缺乏有足够代表性的反例进行训练.为了解决这个问题,提出一种利用训练样例的统计信息而非个体信息进行学习的改进决策树算法,并利用这种算法实现了独立用户查询的关键资源页面判定.在2003年文本信息检索会议(Text Retrieval Confefence,简称TREC)标准的评测条件下,基于此种改进决策树算法的大
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