TY -的A2蔡Sang-Bing AU -戴,荣PY - 2021 DA - 2021/11/20 TI -文本数据挖掘算法结合CNN和SP - 2150488 DBM模型六世- 2021 AB -特殊文本有很多特性,如专业词汇、缩写、大型数据集,不同的主题,不均匀分布的标签。而现有的文本数据挖掘分类方法使用简单的机器学习模型,它有一个坏的文本分类性能。为了解决这个缺点,文本数据挖掘算法基于卷积神经网络(CNN)模型和深玻耳兹曼机(DBM)模型提出了。这种方法结合了CNN和DBM模型具有良好的特征提取,实现双重特征提取。它可以实现标签树通过构造标签树和设计有效的分级网络来实现分类。同时,该模型可以抑制输入噪声的分类。实验结果表明,该改进算法取得了较好的分类结果的特殊文本数据挖掘。SN - 1574 - 017 - 2021/2150488 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2021/2150488——摩根富林明-移动信息系统PB - Hindawi KW - ER