【摘 要】
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对网络数据的复杂、细微、差异化特征进行语义提取,是实现Web网络数据准确识别和检索的关键技术.复杂、细微、差异化的网络数据语义特征具有非线性和随机散布性的特点,其主题
【基金项目】
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本文受国家自然科学基金（61170112）,中央财政支持地方高校发展专项资金：人才培养和创新团队建设项目（19005323132）资助.
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对网络数据的复杂、细微、差异化特征进行语义提取,是实现Web网络数据准确识别和检索的关键技术.复杂、细微、差异化的网络数据语义特征具有非线性和随机散布性的特点,其主题分布广、更新频率大,从而造成语义特征提取困难.传统方法采用小波基函数投影算法进行语义特征的提取,性能不好.提出了一种基于Dopplerlet变换匹配投影的网络数据特征语义优化提取算法.首先构建语义高斯边缘化矩形窗函数进行融合滤波处理,通过文本切分把大量的信息熵数据进行小波基函数投影,有效剔除簇内异常数据;然后利用Dopplerlet变换匹配投
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