基于超链接信息的搜索引擎检索结果聚类方法研究

针对目前搜索引擎返回候选信息过多从而使用户不能准确查找与主题有关结果的问题,提出了基于超链接信息的搜索引擎检索结果聚类方法,通过对网页的超链接锚文档和网页文档内容挖掘,最终将网页聚成不同的子类别。这种方法在依据网页内容进行聚类的同时,充分利用了Web结构和超链接信息,比传统的结构挖掘方法更能体现网站文档的内容特点,从而提高了聚类的准确性。     

面向电子商务的网页检索聚类方法

在电子商务网络资讯管理系统中,为了将用户检索结果网页按照不同主题划分显示给用户,帮助用户快速定位所需信息,有效完善用户体验,针对电子商务领域网页文本聚类面临的问题,提出融合自定义领域词典、基于聚类特征词典的特征选择和基于类别领域词表的初始中心点构造等策略的解决方案。实验结果表明,该方案能有效提高电子商务领域的网页文本聚类质量。对于其它特定领域文本聚类研究具有一定的参考价值。      

基于提取网站层次结构的网页分类方法

网页自动分类是当前互联网搜索领域一个热点研究课题，目前主要有基于网页文本内容的分类和基于网页间超链接结构的分类。但是这些分类都只利用了网页的信息，没有考虑到网页所在网站提供的信息。文中提出了一种全新的对网站内部拓扑结构进行简约的算法，提取网站隐含的层次结构，生成层次结构树，从而达到对网站内部网页实现多层次分类的目的，并且已经成功应用到电子商务智能搜索和挖掘系统中。     

文本挖掘技术在科技管理领域热点主题抽取方向的应用研究

科技管理领域热点主题抽取过程主要历经文本挖掘技术中的数据采集与清洗、信息抽取、主题分析三个阶段。其中,热点主题抽取采用TF-IDF信息抽取算法,主题聚类采用共现方法中的合并聚类。通过热点主题抽取、趋势分析和聚类分析,可以实现领域热点工作的提前预测和科学决策,有助于推动政务领域信息的智能化和知识化。     

一种基于结构分析的网页主题区域发现方法

随着互联网的发展,We b数据挖掘在帮助人们获取主题信息方面越来越具有重要意义。本研究基于树结构,将We b网页解析为标签树;在树匹配算法的基础上,提出了数据区域挖掘和语义链接块识别算法,实现了去链接的预处理;提出了文本结构权重的概念,并采用文本结构权重的计算结果发现主题区域,去噪后获得主题信息。实验表明该研究结果对新闻、博客类网页具有很好的识别效果。     

基于标签路径聚类的文本信息抽取算法

针对网页噪音和网页非结构化信息抽取复杂度高的问题,提出一种基于标签路径聚类的文本信息抽取算法。对网页噪音进行预处理,根据网页的文档对象模型树结构进行标签路径聚类,通过自动训练的阈值和网页分割算法快速判定网页的关键部分,根据数据块中的嵌套结构获取网页文本抽取模板。对不同类型网站的实验结果表明,该算法运行速度快、准确度高。     

一种基于标签路径聚类的文本信息抽取算法

针对网页噪音和网页非结构化信息抽取复杂度高的问题,提出一种基于标签路径(XPATH)聚类的文本信息抽取算法.该算法首先对网页噪音预处理,根据网页的DOM树结构进行标签路径聚类,通过自动训练的阈值和网页分割算法快速判定网页的关键部分,根据数据块中的嵌套结构获取网页文本抽取模板.对不同类型网站实验表明,该方法获得快速和较高准确度的效果.     

基于最优查询的多领域deep Web爬虫*

Deep Web信息通过在网页搜索接口提交查询词获得。通用搜索引擎使用超链接爬取网页,无法索引deep Web数据。为解决此问题,介绍一种基于最优查询的deep Web爬虫,通过从聚类网页中生成最优查询,自动提交查询,最后索引查询结果。实验表明系统能自动、高效地完成多领域deep Web数据爬取。     

基于语义和领域相关的聚类挖掘方法研究

提出了将知网(HowNet),领域词典同聚类挖掘模型相结合的方法,解决传统的聚类挖掘缺乏处理深层语义信息的问题.该方法能够很方便地得到知识支持,更好地将语义相关的文本聚集到一起,增强了文本特征表示能力,从而实现文本聚类在某领域上的基于语义的挖掘.     

基于链接描述文本及其上下文的Web信息检索

文档之间的超链接结构是Web信息检索和传统信息检索的最大区别之一，由此产生了基于超链接结构的检索技术。描述了链接描述文档的概念，并在此基础上研究链接文本(anchor text)及其上下文信息在检索中的作用。通过使用超过169万篇网页的大规模真实数据集以及TREC 2001提供的相关文档及评价方法进行测试，得到如下结论：首先，链接描述文档对网页主题的概括有高度的精确性，但是对网页内容的描述有极大的不完全性；其次，与传统检索方法相比，使用链接文本在已知网页定位的任务上能够使系统性能提高96％，但是链接文本及其上下文信息无法在未知信息查询任务上改善检索性能；最后，把基于链接描述文本的方法与传统方法相结合，能够在检索性能上提高近16％。     

畅通无阻——无线网络故障排除实例

在上期，我们为大家介绍了无线网络的组建和基本使用，但是在使用过程中，无线网络也常常出现各种问题，比如连接出错、无法共享、笔记本电脑无法上网等，下面就为大家介绍几个典型的案例，让大家网络畅通无阻，上网无忧!     

基于Web的文摘技术研究

Web文档的迅猛增长使Web文摘技术成了当今的一个研究热点。由于Web文档的特殊性,使得Web文摘不同于传统的文本自动文摘。本文分析了Web文档的特点;给出了Web文摘的定义;提出了基于句子抽取的Web文摘生成算法。算法中将每个Web句子权重分解为Web特征词权重和Web句子结构权重,并用机器学习的方法来计算二者所占的比重。Web特征词权重根据文档分类树图进行权值调整,Web句子结构权重充分考虑排版格式和超连接属性。通过对1000篇Web文档的文摘实验,证明文中所提Web文摘算法切实可行。     

一种基于超链接结构的向量空间模型改进算法

在基于向量空间模型的信息检索系统中,TF2IDF 算法被广泛的应用在基于关键字的信息检索中。然而,对于网页独特的超链接结构,需要有一种技术在表示网页内容的同时将与它相邻链接的网页内容考虑进去。本文分析了向量空间模型的实质,并找出了其精度低的原因,在传统模型基础上提出了一种基于网页超链接结构的向量空间模型改进算法。实验分析表明改进后的算法与原算法相比检索精确度提高了10 % ,在一定程度上改善了检索效果。     

基于分级神经网络的Web文档模糊聚类技术

给出了一种多层向量空间模型，该模型将一篇文档的相关信息从逻辑上划分为多个相对独立的文本段，按照不同位置的文本段确定相应的索引项权重．然后提出了一种简明而有效的基于分级神经网络的模糊聚类算法．与现有方法不同，该模糊聚类方法采用自组织神经网络和模糊聚类网络两部分组成的3层神经网络来实现．首先采用自组织神经网络从原始数据产生一个初始聚类结果，然后运用FCM方法对初始聚类的数目进行优化．实验结果表明，提出的Web文档聚类算法具有较好的聚类特性，它能将与一个主题相关的web文档较完全和准确地聚成一类．     

基于主题的Web文本聚类方法

针对传统Web文本聚类算法没有考虑Web文本主题信息导致对多主题Web文本聚类结果准确率不高的问题,提出基于主题的Web文本聚类方法。该方法通过主题提取、特征抽取、文本聚类三个步骤实现对多主题Web文本的聚类。相对于传统的Web文本聚类算法,所提方法充分考虑了Web文本的主题信息。实验结果表明,对多主题Web文本聚类,所提方法的准确率比基于K-means的文本聚类方法和基于《知网》的文本聚类方法要好。     

一种基于混合神经网络的Web文档聚类算法

针对Web文档的特点,提出了一种多层向量空间模型,用来确定Web文档特征词的权重,然后给出了一种基于混合神经网络的文档聚类算法。实验结果表明,所提出的Web文档聚类算法具有较好的聚类特性,它能将与一个主题相关的Web文档较完全和准确地聚成一类。     

基于概念格的文本挖掘

文本挖掘是从非结构化的文本中发现潜在的概念以及概念间的相互关系。作为从浩瀚的Web信息资源中发现潜在的、有价值知识的有效技术,Web文本挖掘已倍受关注。文中提出了利用概念格来抽取隐含在文本中潜在的概念关系,将文本挖掘中文档与关键词之间的关系通过概念格结构呈现出来。     

一种基于n-gram短语的文本聚类方法研究

由于文本自身特点使得传统的文档表示模型VSM不能很好地反映文本信息,也让传统数据挖掘聚类算法得不到很好的性能表现。针对传统文本聚类方法中文本表示模型VSM和聚类算法的不足,提出一种基于n-gram短语的文本聚类方法,该方法利用n-gram短语构建短语文档相关模型,将其转换成相关文档模型,在相关文档模型基础上进行文档聚类。实验结果显示,此方法是一种能获得较好聚类结果的有效方法。摘要:     

一种基于n—gram短语的文本聚类方法研究

由于文本自身特点使得传统的文档表示模型VSM不能很好地反映文本信息．也让传统数据挖掘聚类算法得不到很好的性能表现。针对传统文本聚类方法中文本表示模型VSM和聚类算法的不足,提出一种基于n—gram短语的文本聚类方法,该方法利用n-gram短语构建短语文档相关模型,将其转换成相关文档模型,在相关文档模型基础上进行文档聚类。实验结果显示,此方法是一种能获得较好聚类结果的有效方法。