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论文《基于权重标准化SimRank与半监督学习的产品属性归类》提出了一种结合权重标准化SimRank算法和半监督学习方法的产品属性归类模型。该方法通过优化SimRank算法的权重计算，提高属性间相似度的准确性，并利用半监督学习减少对大量标注数据的依赖。实验结果表明，该方法在产品属性归类任务中具有较高的准确率和泛化能力，为电商领域的信息处理提供了有效支持。 文档为pdf格式，0.31MB，总共6页。
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- 基于权重标准化SimRank与半监督学习的产品属性归类 - 第十一届全国计算语言学学术会议.pdf ...
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