摘要
本文探讨了教学网络资源的分类方法，对如何应用人工与机器学习相结合的方法建立类别特征模型进行了研氪简述了K最临近分类法的基本思想。提出在领域专家的帮助下，采用人工的方法选取类别特征项，建立类别特征模型；在小样本集环境下，采用机器学习的方法训练类别特征项权重。并给出了教学网络资源和类别特征模型匹配程度的计算方法。通过实验，对所提出的分类方法的可行性和有效性进行了验证。
出处
《中国信息技术教育》
2013年第12期85-88,共4页
China Information Technology Education
基金
浙江省哲学社会科学规划课题“基于专利引证网络的知识基因提取方法探索”(13NDJC19YBM)
浙江省软科学研究计划项目“技术标准下提升企业自主创新能力——基于专利池的组建与管理”(2013C35064)
台州市哲学社会科学规划课题“技术标准下面向自主创新的专利池构建与管理研究”(12GHB02)
台州市高校重点学科“机械制造及其自动化”(台教高[2010]28号)
台州市教育科学规划研究课题“网络环境下基于VRML的虚拟机械加工实验室建设探索”
