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《同济大学》 2006年
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Web文本数据挖掘研究

符燕华  
【摘要】:随着Internet技术的日益成熟,尤其是万维网的普及化,使得数据挖掘技术的研究重点已经从传统的基于结构化数据库的应用转移到基于Web的应用上来。Web文本挖掘采用数据挖掘、机器学习、自然语言处理、信息检索和知识管理等领域的技术来处理和分析非结构或半结构化的文本,从中提取有价值的知识。文本分类是文本挖掘的一个主要研究分支,本文主要研究的是基于关联规则的文本分类方法。 目前主要的文本分类方法有:最近邻分类、贝叶斯分类、决策树、支持向量机、向量空间模型、回归模型和神经网络等。本文通过分析现有的文本分类方法,提出了基于关联规则的文本分类算法。首先,本文介绍了数据挖掘的概念及方法,Web挖掘的主要方法;接着,介绍了关联规则的主要算法;然后介绍了文本数据挖掘中使用的主要技术,如文本的特征表示,文本的特征项提取,文本分类的方法;最后,提出了基于关联规则的文本分类算法,并通过实验,验证了方法的可行性。 由于关联规则频繁集的查找速度及特征项的提取对分类器的性能都起着及其重要的作用,所以,在今后的工作中,要加强频繁集的查找速度,选择更好的特征提取方法以提高分类器的性能。
【学位授予单位】:同济大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP393.09

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