引入特征倾向性的高效网络文本数据挖掘

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摘要：网络文本挖掘方法是网络信息技术的核心。利用传统方法进行网络文本挖掘的过程中,仅仅以模式识别的思维对文本特征进行分类挖掘,以设定模糊规则的方式克服相似性干扰,但是,模糊规则设定过程需要加入大量约束条件,导致挖掘准确率降低。提出一种引入特征倾向性的网络文本挖掘方法。不再设定约束条件,而是将词汇的倾向性度量值设置合适的阀值,作为词汇权重的一部分,利用布尔加权法对词汇进行加权处理,对词汇的倾向性权重进行自适应修改,完成网络文本倾向性特征提取,利用核心词汇的语义将网络文本进行分类,实现网络文本的高效挖掘。实验结果表明,利用倾向性特征方法进行网络文本挖掘,能够提高挖掘的精度,收敛性更强,效果令人满意。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92897X/201505/664743084.html

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关键词：文本数据 数据挖掘 倾向性 cqvip 文本挖掘 网络文本 倾向性特征 数据挖掘 布尔加权