| 博士学位论文 Web挖掘中的降维和分类方法研究 摘要：Web挖掘研究把数据挖掘方法和万维网(WWW)相结合,目的是从WWW的海量数据中挖掘有用的知识,研制高效的Web挖掘系统。本论文结合网页分类、网页摘要和个性化Web搜索等挖掘任务,以Web挖掘中的降维和分类方法研究为重点,提出和改进Web挖掘算法。主要工作包括以下方面: 第一,提出一种有监督的潜在语义索引(SLSI)模型降维方法,用于文本分类任务中的特征表示。同传统的潜在语义索引(LSI)模型相比,SLSI既能够捕捉文档集合中的潜在概念,同时能够利用不同类别之间的区分信息。SLSI可以取得好的降维效果,同时也能保证文本分类的精度。 第二,提出一种三阶数据降维模型CubeSVD,用于分析搜索引擎服务器端收集的点击日志数据。点击日志数据通常很稀疏,并且包含多种类型对象,对象之间存在复杂的关系。CubeSVD基于高阶奇异值分解技术,通过降维发现对象间的潜在关系,帮助提高个性化Web搜索的性能。 第三,研究基于降维技术的网页摘要方法,提出一种利用点击日志的改进型网页摘要算法ALSA,从点击日志数据中挖掘Web用户使用查询词搜索网页的知识;另... 关键词：Web挖掘; 网页分类; 降维; 万维网; 点击日志挖掘; |
查看评论
已有0位网友发表了看法