文档介绍：刷磁引褐儿饧学位论文作者签名中:’曾.】\寿学位论文作者签名中:嗜繁记┳秩掌冢一耛日劢日学位论文独创性声明学位论文版权使用授权书签字日期:加限年本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得直昌太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。签字同期:劲勰的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包本学位论文作者完全了解南昌大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权南昌大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所和中国学术期刊馀贪电子杂志社将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》和《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》中全文发表,并通过网络向社会公众提供信息服务。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ宦畚亩来葱陨
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摘要随着网络的大规模覆盖,浏览网络新闻已成为大家了解社会动态的一个重要渠道,新闻搜索引擎不可或缺。然而,虽然网络如一本无所不包的百科全书,由于当前搜索引擎技术仍处在革新阶段,致使信息检索结果还不尽如人意。由此,本文将本体、信息检索等技术相结合,使搜索引擎能够朝着智能化考虑内容相似度的普遍性不足,本文提出了兼顾内容相似度与结构相关度的语二、提出了加权修正信息增益的惴āU攵訧算法偏向选择取值三、设计了基于领域本体的新闻搜索引擎拖低常⒃贖方向发展,进而改善当前搜索引擎性能。本文的主要研究工作如下:一、提出了基于领域本体的新闻网页分类算法。为了改进当前分类算法只义分类思想:首先,解析本体得到本体类别向量,抽取新闻网页文本关键词并进行语义降维,此时找出网页文本中存在的与本体类别向量相同的词汇构成文本期望向量,再运用向量余弦定理计算两者的内容相似度。其次,将上述共同词汇映射到本体层次结构图上,通过计算该有向无环图的加权路径得到结构相关度。最后,结合内容相似度与结构相关度计算新闻网页与本体的综合关联度,通过判断结果与阈值的大小关系来决定新闻网页的类别。较多属性作为分裂节点的缺陷,惴ǖ母慕悸肥牵赫页鲂畔⒃鲆婕叭≈个数都达到阈值的属性,并同时考虑条件属性与决策属性的相关性,加权修正上述属性的信息增益值,再依据修正值选择分裂节点。实例对比说明本算法构造的决策树在一定程度上有所改善。、瓤T垂ぞ叩闹С畔峦ü道橹ぁ关键字:领域本体;搜索引擎;相关度;相似度;分类算法摘要
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