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在线社会网络中近似网页识别方法研究

发布时间:2018-07-10 02:44

  本文选题:在线社会网络 + 近似网页 ; 参考:《微电子学与计算机》2017年02期


【摘要】:为了提高用户的网络体验和页面检索性能,提出一种基于核心词汇和语义匹配相结合的在线社会网络近似网页识别方法研究.首先从网页中提取特征核心词汇,对文档概念进行分类和合并,并建立相似度特征模型;基于相似度特征模型,构建特征向量,并对特征向量进行检索和存储,实现社会网络中近似网页的识别.实验证明提出的方法能够有效地降低网络噪声,具有良好的识别准确率和召回率.
[Abstract]:In order to improve users' network experience and page retrieval performance, an online social network approximate web page recognition method based on the combination of core vocabulary and semantic matching is proposed. Firstly, the key words of feature are extracted from the web page, then the document concepts are classified and merged, and the similarity feature model is established. Based on the similarity feature model, the feature vector is constructed, and the feature vector is retrieved and stored. The recognition of approximate web pages in social networks is realized. Experiments show that the proposed method can effectively reduce network noise and has good recognition accuracy and recall rate.
【作者单位】: 郑州成功财经学院信息工程系;河南大学民生学院;
【基金】:河南省高等学校重点科研项目(教科技[2015]1120号)“现代化跟踪系统目标成像轨迹模拟研究”(16A520093) 河南省科技厅科技攻关项目“基于WiFi的无线存储测试系统设计”(162102210367) 河南省科技攻关项目“基于机器人视觉下的运动目标成像特征提取技术研究”
【分类号】:TP393.092;TP391.3

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