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针对小文本的Web数据挖掘技术及其应用

发布时间:2018-04-23 21:40

  本文选题:智能搜索 + Web数据挖掘 ; 参考:《微计算机信息》2006年21期


【摘要】:现有搜索引擎技术返回给用户的信息太多太杂,为此提出一种针对小文本的基于近似网页聚类算法的Web文本数据挖掘技术,该技术根据用户的兴趣程度形成词汇库,利用模糊聚类方法获得分词词典组,采用MD5算法去除重复页面,采用近似网页聚类算法对剩余页面聚类,并用马尔可夫Web序列挖掘算法对聚类结果排序,从而提供用户感兴趣的网页簇序列,使用户可以迅速找到感兴趣的页面。实验证明该算法在保证查全率和查准率的基础上大大提高了搜索效率。由于是针对小文本的数据挖掘,所研究的算法时间和空间复杂度都不高,因此有望成为一种实用、有效的信息检索技术。
[Abstract]:The existing search engine technology returns too much information to the user, so a Web text mining technology based on approximate web page clustering algorithm for small text is proposed, which forms a vocabulary base according to the user's interest. Fuzzy clustering method is used to obtain word segmentation dictionary group, MD5 algorithm is used to remove duplicate pages, approximate page clustering algorithm is used to cluster the remaining pages, and Markov Web sequence mining algorithm is used to sort the clustering results. Thus, the user can find the interested pages quickly by providing the sequence of interested web pages. Experiments show that the algorithm greatly improves the search efficiency on the basis of guaranteeing recall and precision. Due to the small text data mining, the algorithm is not high in time and space complexity, so it is expected to become a practical and effective information retrieval technology.
【作者单位】: 湖南大学电气与信息工程学院 长沙理工大学电气与信息工程学院
【基金】:国家自然科学基金项目(60375001) 教育部博士点基金资助项目(20030532004)
【分类号】:TP311.13

【共引文献】

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本文编号:1793731

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