本文關(guān)鍵詞：基于XML的異構(gòu)產(chǎn)品信息網(wǎng)上交換、檢索技術(shù)研究與應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《西北農(nóng)林科技大學(xué)》 2015年

基于關(guān)鍵詞的非法實驗申請分類系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

涂盛慧  

【摘要】：“國家園藝實驗教學(xué)示范中心”開設(shè)了本科教學(xué)實驗課37門,實驗項目168項,其中引入科研成果32項,每年承擔(dān)了120000人學(xué)時的實驗教學(xué)任務(wù)。所以中心需要一款“實驗預(yù)約系統(tǒng)”來完成大量實驗教學(xué)任務(wù)的管理。系統(tǒng)中的開放實驗預(yù)約申請大部分是由學(xué)生提交的,所以存在大量的非法申請,系統(tǒng)需要對實驗申請進(jìn)行分類過濾以減輕實驗管理員的工作量。本文研究的重點是設(shè)計“園藝教學(xué)示范中心實驗預(yù)約系統(tǒng)”,并實現(xiàn)其非法實驗申請的智能識別及分類,將不符合要求的非法實驗申請過濾掉,減輕人工判別的工作量。對于非法實驗申請訓(xùn)練樣本少,且大部分為未標(biāo)注樣本;本研究通過關(guān)鍵詞來擴(kuò)充訓(xùn)練樣本,進(jìn)而達(dá)到只通過關(guān)鍵字和未標(biāo)注樣本即可構(gòu)建非法申請智能識別及分類系統(tǒng)的目標(biāo);本文的主要的研究內(nèi)容與成果:(1)獲取已標(biāo)注訓(xùn)練樣本針對已標(biāo)注訓(xùn)練樣本缺乏的情況,本研究采用TF/IDF權(quán)重模型計算關(guān)鍵詞與文檔間的余弦相似度來抽取關(guān)鍵詞相關(guān)文檔,將其標(biāo)為正例樣本;然后通過迭代的方式從未標(biāo)注樣本中抽取更多的正例樣本,并對其進(jìn)行去除停用詞和特征選擇等預(yù)處理操作,將文檔信息轉(zhuǎn)化為計算機(jī)能夠處理的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。(2)構(gòu)建文本分類器針對大量的正例及未標(biāo)注樣本,本研究運用One-Class SVM及PU(Positive Unlableled)學(xué)習(xí)中的Spy-SVM、Roc-SVM及NB-SVM分類算法構(gòu)造分類器,并對其分類性能進(jìn)行對比,實驗表明PU學(xué)習(xí)算法的1F值均在85%以上,明顯優(yōu)于One-Class SVM分類算法,故最后選擇PU學(xué)習(xí)算法中表現(xiàn)最優(yōu)的Spy-SVM算法構(gòu)造分類器。(3)實現(xiàn)“園藝實驗教學(xué)示范中心實驗預(yù)約系統(tǒng)”針對訓(xùn)練得到的分類器,本研究將其運用于現(xiàn)實場景中,采用B/S架構(gòu)開發(fā)一款“園藝教學(xué)示范中心實驗預(yù)約系統(tǒng)”,針對不同的用戶實現(xiàn)不同的功能,并利用分類器實現(xiàn)對非法的實驗申請的過濾。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP311.52;S126
【目錄】：

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本文編號：174478