【摘 要】
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本文提出了一种基于粗糙集理论的web文本分类模型,该文提出了基于信息熵的文本关键词测度函数,通过对关键词函数值进行比较,获取对文本分类最具影响性的关键词序列;同时,针对
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本文提出了一种基于粗糙集理论的web文本分类模型,该文提出了基于信息熵的文本关键词测度函数,通过对关键词函数值进行比较,获取对文本分类最具影响性的关键词序列;同时,针对Web上异质、非结构化信息的特点,该分类算法还考虑了超文本标记对关键词权值的影响.为获取本文项目实验材料,以配合IR(Informationretrieval)和IF(information filter)做仿真实验,我们编制了Web文本收集模型WebCrawler,该模型利用目前较流行的Hits算法解析网络链接结构,从Internet上收集相关的web文本.基于对所获实验材料的web文本分类实验,该文实现了相关的web文本挖掘算法,对提出的算法进了实验分析.
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