如何确保提交给用户的数据的精确性？

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常见问题：如何确保提交给用户的数据的精确性？

   在第一个“如何保证能找到95%以上国外潜在客户”问题中，我们谈到用大数量的关键词与特征去搜索,这必然会导致搜

   索出的原始数据包含量大量非潜在客户的数据，如何去掉这些不需要的数据，只保留我们需要的潜在客户数据呢？

　第一步，进行简单的筛选工作，如去掉重复网址,blgo类，黄页类 .gov类，及明显不是潜在客户的网址。

第二步，进行精确的数据匹配处理，筛选出潜在客户的网址，这一步是我们处理工作的重点。

         我们采取数据匹配方法，是一种软件智能学习的方法，它通过已分类的潜在客户文本的样本集，做为样品训练集，

　　　　　通过软件自动学习，来断定未知数据文本是否属于样本集一类，或不属于样品集一类，从而找出正确的结果。

          过程描述如下：

          特征向量提取与降维方法：采用三种方法，TF-IDF,互信息(Mutual Information)与x2统计法(卡方CHI)。识别算

          法也采用三种，朴素贝叶斯、随机森林与改进的近邻分类(KNN), 共9次不同特征提取与分类识别算法的扫描，极

          大地提高了分类识别的精度。根据语言种类，生成多达76种语言的特征向量与训练样本集，更是进一步地提高了

          识别精度.

          软件自动识别的中间结果数据精确度可到85%以上. 且这个精确度不受关键词数量与关键词长短的影响.

          这个中间结果提交给用户，进行简单的人工识别后，即可达到100%的精确度

　

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