非结构化网络中有价值信息数据挖掘研究

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摘要：对非结构化网络中有价值信息数据挖掘的研究，可更好的提升非结构化海量网服务质量。采用当前方法进行数据挖掘时，需要对信息数据先进行降噪，但降噪过程较为复杂，挖掘方法局限性大。提出基于关联规则的非结构化网络中有价值信息数据挖掘方法。利用特征提取方法对文本特征进行初步的分类与识别，提取不同文本类型的特征，利用关联规则方法计算各个类型特征间的关联度，将不同文本类型特征中较为明显的词作为聚类的对象，搜索出在给定样本数据上具有最大后验概率的文档划分方案，将每个文档信息作为其类别形成的随机符号序列，采用最大似然估计计算出各个符号的频率分布，利用计算的结果完成对信息数据挖掘。仿真结果表明，所提方法可扩展性较强，可以有效地完成对非结构化网络中有价值信息数据挖掘。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92897X/201702/671296829.html

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关键词：数据挖掘 有价值 结构化 数据挖掘方法 最大似然估计 非结构化网络 有价值信息 数据挖掘