基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的文本過濾技術研究
本文關鍵詞：基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的文本過濾技術研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
《暨南大學》 2008年
基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的文本過濾技術研究
呂振山
【摘要】： 計算機技術和網(wǎng)絡技術的發(fā)展與普及,為人們自由獲取全球范圍內(nèi)的信息提供了條件,但同時也導致網(wǎng)上信息的爆炸式增長,目前人們主要是用搜索引擎進行信息的查找和定位的,它對信息進行分類索引,建立索引數(shù)據(jù)庫,然后根據(jù)用戶提交的關鍵字來檢索,將檢索結果返回給用戶,完成信息的搜索過程。然而,由于目前搜索引擎自身的局限性,使用關鍵字檢索到的結果,仍然存在垃圾信息而造成時間和空間上的浪費。為此,本文提出一種信息過濾的方法,用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡對用關鍵字搜索到的信息進行過濾,使結果更加符合用戶的需要。 網(wǎng)絡信息過濾,就是根據(jù)用戶的信息需求,利用一定的工具從大規(guī)模的動態(tài)信息流中自動的篩選出滿足用戶需求的信息,同時屏蔽掉無用的信息的過程。本文將提出一種用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡進行信息過濾的方法。首先將搜索到的文檔進行分詞以及權重的計算等處理,然后提取特征向量,把特征向量輸入到已訓練好的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡中進行過濾,RBF網(wǎng)絡采用自組織結合K_均值聚類算法及LMS算法進行訓練。在此基礎上本文設計了一個模擬系統(tǒng)模型,并對系統(tǒng)總體框架,功能模塊以及系統(tǒng)實現(xiàn)的主要方法進行了詳細闡述。最后,對系統(tǒng)進行了測試,實驗證明,該系統(tǒng)具有較好的過濾性能。
【關鍵詞】：
【學位授予單位】：暨南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2008
【分類號】：TP183;TP391.1
【目錄】：
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本文編號：90637
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