复杂属性环境下的Web错误数据挖掘算法研究

发布时间：2018-06-19 10:38

  本文选题：web数据 + 距离　； 参考：《科技通报》2013年10期

【摘要】：Web信息复杂程度不断加深,多维度、高复杂度的信息越来越多,信息中的错误信息特征在海量复杂数据属性中表述越来越困难,造成信息挖掘耗时过长,挖掘效果不好的问题。为了解决这一问题,提出了一种距离信息模糊信息权值分类的Web错误数据挖掘算法。在Web特征表述过程中,运用距离描述Web数据的错误数据特征,运用模糊信息熵,对错误数据特征进行距离分类,保证数据分类的准确性,最大程度的完成错误数据高效挖掘。实验结果表明,该算法能有效减少错误数据信息在海量信息中的挖掘时间,提高了挖掘的准确性,取得了满意的效果。
[Abstract]:The complexity of Web information is getting deeper and deeper, the multi-dimension and high-complexity information is more and more, the error information feature in the information is more and more difficult to express in the massive and complex data attribute, resulting in the problem that the information mining takes too long and the mining effect is not good. In order to solve this problem, a Web error data mining algorithm based on fuzzy information weight classification of distance information is proposed. In the process of Web feature representation, distance is used to describe the error data feature of Web data, and fuzzy information entropy is used to classify the error data feature, so as to ensure the accuracy of data classification and to maximize the efficiency of error data mining. Experimental results show that the algorithm can effectively reduce the mining time of error data in mass information, improve the accuracy of mining, and achieve satisfactory results.
【作者单位】： 呼伦贝尔学院;
【分类号】：TP311.13;TP393.09

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：2039606