【摘 要】
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现有网页分类技术忽略用户个性行为的差异。为此,提出一种结合用户行为特征分析的网页分类技术。运用知识规则发现、页面特征提取等方法,分析Web用户的访问历史和个性化定制
【机 构】
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安徽工业大学计算机学院,苏州大学智能信息处理及应用研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60473142）, 安徽省高校省级自然科学研究基金资助重点项目（KJ2010A051,KJ2011A039）, 安徽省高校省级优秀青年人才基金资助项目（2009SQRZ076）
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现有网页分类技术忽略用户个性行为的差异。为此,提出一种结合用户行为特征分析的网页分类技术。运用知识规则发现、页面特征提取等方法,分析Web用户的访问历史和个性化定制信息,学习并掌握用户的行为和兴趣。针对用户的认知特征,提供合适的Web页面分类模式,能在一定程度上改进单纯统计学网页分类方法在自然语言理解上的不足。实验数据表明,该分类方法与多种统计学方法相结合实施网页分类均能有效地提高分类准确率,使网页分类结果更接近分类的真实情形和要求。
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