正如Web瀏覽器需要組織數據以便用戶可以搜索結果一樣,文檔分類允許組織簡化查找重要信息的過程。文檔分類的執行方式與使用搜索引擎算法的方式不同,因為特定的關鍵字可能具有不同的含義。這種方法必須能夠衡量特定業務...
正如Web瀏覽器需要組織數據以便用戶可以搜索結果一樣,文檔分類允許組織簡化查找重要信息的過程。文檔分類的執行方式與使用搜索引擎算法的方式不同,因為特定的關鍵字可能具有不同的含義。這種方法必須能夠衡量特定業務文檔的上下文。使用受監督的文檔分類,用戶標記一組文檔,自動系統可以將其用作模型。在無監督的方法中,這些文檔是基于相似的單詞和短語進行數學組織的。

一個做倒立的女人當使用基于規則的分類時,用戶對文檔分類擁有最大控制權的計算機。上下文、類別,在文檔檢索過程中,所有的內容都是按照用戶指定的規則進行分類的。在監督的方法中,也必須指定類別。但是,實際寫出規則的步驟是搜索系統應該遵循的步驟,自動完成。使用文檔聚類,也稱為無監督分類,分組和分類都是自動完成的,無需手動輸入規則,這一過程既有利也有弊,因為不需要編寫規則,而且經常會發現最初認為不相似的類似文檔,從而節省了時間缺點是文檔可能會出現在一起,而這些文檔原本并不打算屬于同一類別。自動化程度更高的方法也會對計算機系統造成更大的負擔。為了在這兩種不同的方法之間找到平衡,計算機專家們設計了半監督文檔分類的方法。手動分類的文檔與未標記的文檔集相結合。可以將兩者中的信息關聯起來的程序使用這些數據來了解每個文檔是如何分類的。通過對分類過程。如果可以使用短語對文檔進行聚類,例如使用后綴樹聚類,特別是對于在線存儲的文檔。信息科學已經探索了各種方法來提高數據挖掘的效率。大多數企業都連接到互聯網上,因此,Web挖掘需要盡可能少的時間來找到相關的文檔。計算機科學家還創建了幾種不同的算法,以分層的方式組織文檔。每種算法都以其自己的方式有效,文檔分類繼續由不同的軟件研究和定義程序和定制公司方法。