基于知识图谱和贝叶斯分类器的图书分类

摘要：

为解决纸质图书因元数据稀缺导致自动分类器性能较低的问题,提出基于知识图谱和朴素贝叶斯分类器的图书分类算法.分析Zhishi.me知识图谱的内部结构和朴素贝叶斯分类器模型,在此基础上提出图书分类算法过程模型,利用分词技术从图书固有元数据和Zhishi.me知识图谱中提取关于图书、作者和出版社的详细数据,进一步提取表示图书内容特征的关键词,以TF-IDF权值作为高质量关键词筛选标准,采用朴素贝叶斯分类器分类.实验结果表明,通过融合图书的外部知识,分类器性能得到了有效提升.

关键词：图书分类、文本分类、知识图谱、贝叶斯分类器、特征选择

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1796-1800,封3