基于n-ikos自动分类的实证研究

？指出大数据时代的到来使自动分类再次受到人们的关注.总结现有的自动分类方法,介绍中国科学院文献情报中心的kos引擎项目中的集成知识组织体系.在此基础上,改进bp神经网络算法,提出n-ikos自动分类模型.最后,通过实验检验基于n-ikos分类的准确性,通过基于bp神经网络的分类实验、基于kos引擎的分类实验和基于n-ikos的分类实验比较新模型在自动分类中的优劣.实验结果表明:该研究改进了原有的kos引擎分类,可为自动分类领域提供新的思路.