基于GA-KNN分类模型在船期数据分析中的研究与应用
本文关键词：基于GA-KNN分类模型在船期数据分析中的研究与应用 出处：《电子科技大学》2016年硕士论文 论文类型：学位论文
更多相关文章： 船期数据 特征词选择 同义词处理 专业虚拟搜索引擎 GA-KNN分类模型
【摘要】：当下,互联网蓬勃发展,信息化不断推进,网络上充斥着各种文本信息。尤其是在航运领域中,各种船期信息每天都快速增长着,但是这些数据目前却保持着一种“无明”状态:标准涣散,条块割据,处理缓慢,目标缺失,然而基于船期数据领域的自然语言处理技术(包括文本信息表示技术、同义词问题处理、特征词选择方法、文本检索技术、文本分类技术、Web信息提取技术等)的研究仍不多见。本文针对以上问题,建立了船期领域中的文本向量空间模型,构建了一个船期领域的虚拟专业搜索引擎,再与GA-KNN分类模型相结合将初始的网页集进行分类,已得到船期数据信息的网页集,最后再基于DOM的Web提取技术,采集网页中的船期数据信息。主要内容为:1.基于传统的文本向量空间模型基础上,主要研究和分析了特定领域(船期信息领域)下的特征词选择、同义词聚合的改进和应用以及向量空间维度的问题,提出了船期领域中的文本向量空间模型。2.为了获得承载船期数据信息的网页集,作为最初论文研究对象,构造了一个虚拟的专业搜索引擎。3.以KNN方法为基础,结合遗传算法,提出GA-KNN分类模型对船期文本进行文本分类。即提出一种变换的KNN分类方法,对网页集进行文本分类;同时,为了降低分类计算复杂度,提高分类准确率,结合GA进行特征选择。4.运用基于DOM的Web信息提取技术,提取结构化的船期数据,以便下一步的工作开展。
[Abstract]:On the basis of traditional text vector space model , this paper studies and analyses the text vector space model in the field of ship period , constructs a virtual professional search engine in the field of ship period , and then uses the GA - KNN classification model to classify the original webpage set .
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.1
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8 王s，
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