【摘 要】
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该文主要贡献如下:在给出基于概念网络文本表示方法数学描述的基础上,提出一种新的概念网络信息传播算法并给出了收敛性证明,实现了概念级的文本特征抽取,为概念网络方法提供
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该文主要贡献如下:在给出基于概念网络文本表示方法数学描述的基础上,提出一种新的概念网络信息传播算法并给出了收敛性证明,实现了概念级的文本特征抽取,为概念网络方法提供了一定的理论基础与支持.提出了几种新的概念网络相似度评价方法,在此基础上构造了基于概念网络的线性分类方法,实现了概念级的文本分类.提出了一种权重自适应调整的多分类器集成判决方法.给出了文本集在多分类器下的全信息矩阵概念,并利用全信息矩阵解决了该方法中的关键问题:利用多分类器行为分析来自动判断待定样本的有效邻域;利用混乱矩阵来分析分类器的分类情况和类别间的关系,从而实现了分类结果的集成判决;利用准确率评价自适应地选择分类器组合并确定分类器权重.在标准文本集上的实验表明了该方法的有效性. 提出文档聚类概要结构及两种基于此结构的快速文本聚类算法,即多层的和递增的DCSK-means算法,实现了递增的、快速的文档聚类.提出了一个引入反馈机制的文本分类系统框架,并构造了一个广义的文本挖掘系统原型,为文本分类与挖掘的研究提供了框架.提出和实现了一个基于代理机制的Internet信息自动提取系统,采用了动态代理、安全通道—防火墙技术和站点结构自动转换等技术,提高了系统的安全性和易用性.
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