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RBF神经网络在Web挖掘中的应用研究

黄荣兵  
【摘要】:随着Internet的迅猛发展,网上信息极大丰富,WWW已经发展成为一个全球的、巨大的、分布的和共享的信息和服务资源,并且这种形势还在以飞快的速度发展着。由于WEB资源分散且信息经常在更新,它既没有统一的数据模型和查询语言,也没有统一的结构,从而导致用户在查询自己需要的信息时出现了“信息迷失”和“信息过载”现象。因此,如何帮助上网用户更快速、准确地获得信息,成为了一个摆在研究者们面前迫切需要解决的问题。于是出现了一系列技术,如:强有力的搜索引擎技术、智能Agent技术、WEB查询语言技术等。但是用这些技术去查询,返回来的结果常与用户所需要的很不一致,很多都不是用户所需要的,这将直接影响WEB查询系统的查准率和查询效率。因此,如何自动地、有效地从互联网的巨量信息中获取知识,是亟待解决的问题,而WEB网页的正确分类是其中的核心问题之一。 在WEB分类问题的基础上,本文针对某些主题对WEB网页进行自动分类以及分类器的构造等问题开展研究,并设计了一个基于RBF神经网络的WEB分类挖掘系统模型。为了能迅速而有效地自动判断WEB文档是否属于某一类、找到体现某个主题的网页,本文提出了用径向基函数神经网络构造分类器,对WEB文档页进行自动分类。同时通过实验把该分类器与BP神经网络分类器进行了比较,实验证明本文提出的方法具有更高的分类效率和准确率。 太原理工大学硕士研究生学位论文 本文首先对WEB挖掘和WEB文档的目标表示及分类算法进 行了论述,然后对RBF神经网络及其学习算法做了详细的介绍, 最后讨论了基于RBF神经网络的WEB文档分类引擎的设计思想 和相关技术。本文重点研究了RBF神经网络分类器的构造及其 实现过程,提出了用动态最近邻聚类算法对RBF网络进行学习 的观点,并做了用RBF分类器对系统进行尝试的实验。 本文在最后一章对全文进行了总结并对未来的研究方向进 行了展望。


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