基于可伸缩语义网络距离的Web多维信息识别算法

发布时间：2018-11-15 12:23

【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,信息特征的多元化弊端日益呈现。Web特征的表述越来越困难。为解决这一问题,提出了一种基于可伸缩语义网络距离的Web多维信息识别算法。在Web特征表述过程中,运用语义网络强度的多维信息表达能力,对多维信息进行表达,运用一种可伸缩模糊语言距离的概念,满足Web信息的多样性。完成多维信息的高效挖掘。实验结果表明,该算法能有效减少Web信息挖掘事件,提高了挖掘的准确性,取得了满意的效果。
[Abstract]:The complexity of Web information is deepening, the multi-dimensional and high-complexity information is becoming more and more, the malpractice of information features is becoming more and more complex, and the expression of Web features is becoming more and more difficult. To solve this problem, a Web multidimensional information recognition algorithm based on the distance of scalable semantic network is proposed. In the process of Web feature representation, the multi-dimensional information is expressed by using the multi-dimensional information expression ability of semantic network strength, and the concept of a scalable fuzzy language distance is used to satisfy the diversity of Web information. The efficient mining of multidimensional information is completed. Experimental results show that the algorithm can effectively reduce Web information mining events, improve the accuracy of mining, and achieve satisfactory results.
【作者单位】： 吉林广播电视大学;吉林农业大学;
【基金】：吉林省教育厅科学技术研究项目资助
【分类号】：TP393.09;TP391.1

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2333289