【摘要】本發明涉及一種多服務器的分層迭代負載平衡方法，屬于網絡服務器負載均衡技術領域。本發明包含以下步驟：1)判斷服務器負載是否過載；2)若過載，該步驟又進一步分為：2.1)以該過載服務器為中心，劃分服務器間的層次關系；2.2)分層地選擇周
【摘要】 本發明涉及自然語言處理及模式識別領域，公開基于概率主題詞的兩級組合文本分類方法，一級分類：基于樸素貝葉斯分類方法，利用概率主題詞特征和拒絕條件判斷對測試文本分類；二級分類：再基于傳統特征提取方法提取出特征詞對被第一級拒絕分類的測試文本進行分類。本發明分級組合方法對文本進行分類，融和不同分類器的特點能夠非常快的在一級分類中對很多文本進行正確分類，大大提高文本分類系統效率，為文本分類系統實用化提供很好的處理方式；考慮文本特點提出概率主題詞，在適當的拒絕條件下，概率主題詞以很高的正確率完成大量文本分類任務。實驗證明本發明兩級組合與傳統單一分類相比，能夠大大減少時間消耗并能提高系統分類正確率。 【專利類型】發明申請 【申請人】中國科學院自動化研究所 【申請人類型】科研單位 【申請人地址】100080北京市海淀區中關村東路95號 【申請人地區】中國 【申請人城市】北京市 【申請人區縣】海淀區 【申請號】CN200610011747.2 【申請日】2006-04-19 【申請年份】2006 【公開公告號】CN101059796A 【公開公告日】2007-10-24 【公開公告年份】2007 【授權公告號】CN100533441C 【授權公告日】2009-08-26 【授權公告年份】2009.0 【IPC分類號】G06F17/30; G06F17/27 【發明人】宗成山; 李壽山 【主權項內容】1、一種基于概率主題詞的兩級組合文本分類方法，其特征在于，所 述方法包括： 第一級文本分類：基于樸素貝葉斯分類方法，利用概率主題詞特征對 測試文本分類，利用拒絕條件判斷是否屬于樸素貝葉斯分類； 第二級文本分類：對于第一階段文本分類方法不能分類的文本，基于 傳統的特征提取方法提取出特征詞，再利用這些特征詞以及文本分類方 法進行第二次文本分類。 【當前權利人】中國科學院自動化研究所 【當前專利權人地址】北京市海淀區中關村東路95號 【統一社會信用代碼】12100000400010945B 【被引證次數】44 【被他引次數】44.0 【家族引證次數】4.0 【家族被引證次數】44
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