超文本的集成分类算法研究

随着Internet技术的发展,万维网上的文档数目成指数级增长。在如此浩瀚的信息库中,用户很难找到自己所需要的信息,如何自动且高效地处理这些海量文档信息成为了目前重要的研究课题。文章通过对抽取到的数据集文档中的标题,超连接和标记等超文本信息,以及文档内容本身分别建立分类模型。然后根据神经网络集成各个分类模型得出判别结果,提出了一种基于元信息的超文本集成分类算法,该算法能更好的综合利用超文本的多元结构化信息。实验结果表明,相对于单独利用某种超文本结构信息进行分类的方法。基于元信息的超文本集成分类算法具有更好的分类性能。     

一种基于用户行为的P2P防污染机制的研究

文件污染是当前P2P文件共享系统普遍存在的问题,其中用户行为是导致污染的重要因素。文章在考察用户行为的基础上,建立了一个污染文件传播模型,描述了用户的污染意识、删除污染文件的速度以及共享倾向等因素对污染传播的影响,并据此提出了相应的反污染机制。仿真实验表明,该机制能够有效地控制P2P文件共享系统中污染文件的传播。