【摘要】：Web信息復雜程度不斷加深,多維度、高復雜度的信息越來越多,信息特征的多元化弊端日益呈現(xiàn)。Web特征的表述越來越困難。為解決這一問題,提出了一種基于可伸縮語義網(wǎng)絡距離的Web多維信息識別算法。在Web特征表述過程中,運用語義網(wǎng)絡強度的多維信息表達能力,對多維信息進行表達,運用一種可伸縮模糊語言距離的概念,滿足Web信息的多樣性。完成多維信息的高效挖掘。實驗結果表明,該算法能有效減少Web信息挖掘事件,提高了挖掘的準確性,取得了滿意的效果。
[Abstract]:The complexity of Web information is deepening, the multi-dimensional and high-complexity information is becoming more and more, the malpractice of information features is becoming more and more complex, and the expression of Web features is becoming more and more difficult. To solve this problem, a Web multidimensional information recognition algorithm based on the distance of scalable semantic network is proposed. In the process of Web feature representation, the multi-dimensional information is expressed by using the multi-dimensional information expression ability of semantic network strength, and the concept of a scalable fuzzy language distance is used to satisfy the diversity of Web information. The efficient mining of multidimensional information is completed. Experimental results show that the algorithm can effectively reduce Web information mining events, improve the accuracy of mining, and achieve satisfactory results.
【作者單位】： 吉林廣播電視大學;吉林農(nóng)業(yè)大學;
【基金】：吉林省教育廳科學技術研究項目資助
【分類號】：TP393.09;TP391.1

【參考文獻】

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