检索结果-内蒙古大学图书馆

西南交通大学学报 2009年第1期44卷 26-31页

作者：杨燕靳蕃 Kamel Mohamed 西南交通大学信息科学与技术学院四川成都610031 Dept.of Electrical and Computer Eng. University of WaterlooWaterlooOntarioCanada N2L 3G1

提出了基于自适应谐振理论的web文档聚类集成方法.该方法先用蚁群算法对web文档进行聚类,再用ART神经网络对聚类结果集成.实验结果表明,集成后的聚类综合质量高于集成前的聚类综合质量.

关键词：自适应谐振理论聚类集成蚁群聚类算法 web文档

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PCCS部分聚类分类:一种快速的web文档聚类方法

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计算机研究与发展 2001年第4期38卷 415-421页

作者：王爱华张铭杨冬青唐世渭北京大学计算机科学与技术系北京100871 北京大学视觉与听觉处理国家重点实验室北京100871

PCCS是为了帮助 web用户从搜索引擎所返回的大量文档片断中筛选出自己所需要的文档 ,而使用的一种对 web文档进行快速聚类的部分聚类方法 :首先对一部分文档进行聚类 ,然后根据聚类结果形成分类模型对其余的文档进行分类 .采用交互式的... 详细信息

PCCS是为了帮助 web用户从搜索引擎所返回的大量文档片断中筛选出自己所需要的文档 ,而使用的一种对 web文档进行快速聚类的部分聚类方法 :首先对一部分文档进行聚类 ,然后根据聚类结果形成分类模型对其余的文档进行分类 .采用交互式的一次改进一个聚类摘选的聚类方法快速地创建一个聚类摘选集 ,将其余的文档使用 Nal¨ve- Bayes分类器进行划分 .为了提高聚类与分类的效率 ,提出了一种混合特征选取方法以减少文档表示的维数 :重新计算文档中各特征的熵 ,从中选取具有最大熵值的前若干个特征 ;或者基于持久分类模型中的特征集来进行特征选取 .实验证明 ,部分聚类方法能够快速、准确地根据文档主题内容组织 web文档 ,使用户在更高的主题层次上来查看搜索引擎返回的结果。

关键词：聚类分类特征选取文档相似性 PCCS web文档信息检索

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web文档本体模型与实例析取算法研究

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情报杂志 2014年第4期33卷 144-147,127页

作者：陈媛媛聂规划刘平峰欧阳由武汉理工大学经济学院武汉430070

针对传统信息融合技术无法处理非结构化、动态变化的web文档的问题,为方便用户快速获取有效信息服务,提出了基于建模元语的web文档本体模型和实例析取算法,便于进行web信息融合,设计了基于数据库的本体知识库,给出了本体实例的具体应用。

关键词： web文档本体模型信息抽取实例析取信息融合实例消重

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基于事实抽取的web文档内容数据质量评估

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计算机科学 2014年第11期41卷 247-251,255页

作者：韩京宇陈可佳南京邮电大学计算机学院南京210003

web文档内容数据质量评估决定获取数据的有用性。基于词法或用户交互进行质量评估的方法缺乏通用性,也不能获取内容的事实内涵。因此提出基于事实的质量评估方法(Fact-based Quality Assessment,FQA)。首先在web上构建目标文档上下文,... 详细信息

web文档内容数据质量评估决定获取数据的有用性。基于词法或用户交互进行质量评估的方法缺乏通用性,也不能获取内容的事实内涵。因此提出基于事实的质量评估方法(Fact-based Quality Assessment,FQA)。首先在web上构建目标文档上下文,并抽取web文档内容的事实;然后分别采用投票和图迭代策略,构建准确性和完整性维度的参照;最后,比对目标文档和维度参照的事实,量化准确性和完整性。该方法不依赖特定特征,基于事实内涵量化数据质量维度,可取得高的评估精度。实验结果证明了FQA方法的优越性。

关键词：数据质量 web文档准确性完整性质量维度事实

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基于模拟退火的在线web文档内容数据质量评估

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计算机应用 2014年第8期34卷 2311-2316,2331页

作者：韩京宇陈可佳南京邮电大学计算机学院南京210003

针对基于训练模型或用户交互的web数据质量评估方法不能在线响应,也不能获取内容事实内涵的问题,提出一种基于模拟退火(SA)的在线web文档内容数据质量评估(QASA)方法。首先,通过在web上搜集主题相关文档,构建目标文档的相关空间,进一步... 详细信息

针对基于训练模型或用户交互的web数据质量评估方法不能在线响应,也不能获取内容事实内涵的问题,提出一种基于模拟退火(SA)的在线web文档内容数据质量评估(QASA)方法。首先,通过在web上搜集主题相关文档,构建目标文档的相关空间,进一步采用开放式信息抽取技术抽取文档内容的事实;然后,采用SA技术在线构建两个最重要的数据质量维度即准确性和完整性的参照;最后,通过比对目标文档和维度参照的事实来量化数据质量维度。实验结果表明,QASA方法可以及时返回近似最优解,并保持与离线算法等同或高于10%的精度。该方法不仅能满足实时响应的要求,而且具有高的评估精度,可应用于在线识别高质量的web文档。

关键词：数据质量 web文档模拟退火维度事实

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一种基于RPUC的web文档索引库的更新算法

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计算机科学 2004年第8期31卷 95-96,200页

作者：熊海灵伍胜余建桥李航西南农业大学信息学院重庆400716

为提高搜索引擎文档索引库有效性验证的效率,本文提出了一种综合考虑网页更新频度、用户兴趣度及其内容重要程度诸因素相结合以确定文档索引库更新队列的算法。算法将用户的检索率、点击率、网页的 Page Rank 值和更新频度作为一个特征... 详细信息

为提高搜索引擎文档索引库有效性验证的效率,本文提出了一种综合考虑网页更新频度、用户兴趣度及其内容重要程度诸因素相结合以确定文档索引库更新队列的算法。算法将用户的检索率、点击率、网页的 Page Rank 值和更新频度作为一个特征向量,与不同种类的网页的特征权值组成的矩阵相乘,求得网页的类型向量,依据类型向量实现对文档索引库更新队列的优化,算法改进了统一更新策略周期长、单一更新策略可能产生改变频繁而非常重要的网站长期又得不到更新的问题。

关键词： RPUC web文档索引数据库检索率 Page Rank 更新频度点击率

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基于粒计算web文档聚类

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计算机工程与应用 2008年第13期44卷 141-143,167页

作者：赵小龙张步群丁为民安徽省巢湖学院计算机系安徽巢湖238000

提出了一种基于粒计算web文档聚类(WDCGrc)方法。该方法通过TF-IDF法则计算文档词条的权值,采取设定文档阈值和平均权值相结合的方法实行降维,抽取出每篇文档的主干词;建立了文档的主干词和二进制粒之间的转换,提出了基于粒计算提取文... 详细信息

提出了一种基于粒计算web文档聚类(WDCGrc)方法。该方法通过TF-IDF法则计算文档词条的权值,采取设定文档阈值和平均权值相结合的方法实行降维,抽取出每篇文档的主干词;建立了文档的主干词和二进制粒之间的转换,提出了基于粒计算提取文档间的关联规则算法来获取文档间的频繁项集,由频繁项集形成初始聚类,使用优化算法对初始聚类进行优化,得到最终聚类结果。实验结果表明,该方法切实有效,聚类质量较好。

关键词：粒计算聚类关联规则 web文档

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一种web文档在线自适应分类新方法

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重庆大学学报（自然科学版） 2003年第7期26卷 47-51页

作者：黎昱黄席樾周欣刘涛重庆大学自动化学院重庆400044

web文档自动分类是web挖掘中的重要研究内容。文档向量空间模型 (VSM)是实现文档自动分类的基础 ,但如何排除冗余属性并降低向量空间的维数是一个难点。文中运用粗集理论对由样本文档集合构成的信息系统进行数据泛化 ,并求取文档的最优... 详细信息

web文档自动分类是web挖掘中的重要研究内容。文档向量空间模型 (VSM)是实现文档自动分类的基础 ,但如何排除冗余属性并降低向量空间的维数是一个难点。文中运用粗集理论对由样本文档集合构成的信息系统进行数据泛化 ,并求取文档的最优规约属性集 ,大大降低了文档的特征空间的维数 ,减少了冗余属性对文档分类的干扰 ,提高了分类效率。运用FuzzyARTMAP(adaptiveresonancetheorymapping)神经网络 ,利用其自适应分类和增量学习的优良特性。

关键词：网页分类粗集属性规约在线自适应分类 web文档

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中文web文档全文检索系统的设计及实现

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北京理工大学学报 2002年第1期22卷 68-71页

作者：曹元大贺海军涂哲明北京理工大学计算机科学与工程系北京100081

为解决在检索某些词时发生漏检或错检 ,以及查全率和查准率不高的问题 ,研究字索引技术在中文 web文档检索中的应用 .着重讨论字索引组织结构和检索方法 ,并引入了字节对齐的索引压缩方法 ,最后描述了一个中文 web文档全文检索系统的结... 详细信息

为解决在检索某些词时发生漏检或错检 ,以及查全率和查准率不高的问题 ,研究字索引技术在中文 web文档检索中的应用 .着重讨论字索引组织结构和检索方法 ,并引入了字节对齐的索引压缩方法 ,最后描述了一个中文 web文档全文检索系统的结构和实现 .测试表明 ,该系统在响应时间和查准率方面性能均比较好。

关键词：全文检索 web文档字索引压缩算法索引库中文检索系统系统设计

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维吾尔文web文档特征提取及网页排序算法研究

维吾尔文Web文档特征提取及网页排序算法研究

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作者：美热阿依.阿不力孜北京工业大学

学位级别：硕士

互联网技术的迅速发展，使web已经成为世界范围内信息共享和信息传播的最主要渠道之一，其网上的文本数量也成指数级增长。如何能够快速和精确地在浩瀚的信息海洋中检索到用户所需的信息已成为当今重要的研究课题。\n 本文主要研究... 详细信息

互联网技术的迅速发展，使web已经成为世界范围内信息共享和信息传播的最主要渠道之一，其网上的文本数量也成指数级增长。如何能够快速和精确地在浩瀚的信息海洋中检索到用户所需的信息已成为当今重要的研究课题。\n 本文主要研究基于向量空间模型的维吾尔文web文档表示方法及基于内容相似度的网页排序方法，包括维吾尔文web文档的采集、纯文本提取、分词、停用词过滤、词干提取、词语组合、文档特征提取、基于特征项的web文档相似度计算及排序等。\n 本文首先对web信息检索及检索模型进行了概述分析，较深入的研究基于VSM的信息检索模型及相关技术，然后结合维吾尔文的语言文字特点，对维吾尔文web文档的预处理及向量空间模型中维吾尔文web文档的表示方法、索引词权重的内涵以及对TFIDF算法进行了深入分析，提出了结合索引词出现位置的权重改进算法。在相似度计算公式中，综合考虑索引词权重、索引词在文档中的位置、相互距离、顺序以及维吾尔文单词(索引词)相似度等因素的贡献，进行了用户查询与web文档相似度度量，提高了用户查询与文档的匹配度，进而提高了检索系统的查准率和排序能力。\n 最后，本文建立了基于VSM的维吾尔文网络信息检索实验平台，采用通用爬虫策略从10个维吾尔文网站采集了网页1467个，并将它作为实验数据进行了相关研究及对算法进行验证。实验结果表明，与传统的向量空间模型相比，本文提出的改进方法使检索系统的查全率和查准率得到一定改善，明显提高了系统查询结果的排序能力。

关键词：维吾尔文 web文档信息检索特征提取向量空间模型网页排序算法

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