基于文本過濾技術(shù)的多來源高校財務(wù)數(shù)據(jù)智能聚合方法

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摘要：高校財務(wù)數(shù)據(jù)來源廣泛且數(shù)量龐大，影響了財務(wù)數(shù)據(jù)的利用效率。針對這一問題，文章提出了基于文本過濾技術(shù)的多來源高校財務(wù)數(shù)據(jù)智能聚合方法，先爬取并預(yù)處理多來源高校財務(wù)文本數(shù)據(jù)，利用樸素貝葉斯分類器，結(jié)合類別閾值設(shè)計文本過濾技術(shù)，過濾多來源高校財務(wù)數(shù)據(jù)中的不良文本；然后通過Jaro-Winkler相似度匹配算法將過濾后文本聚合在一起，實現(xiàn)多來源高校財務(wù)數(shù)據(jù)智能聚合。（剩余5058字）