【摘 要】
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基于内容的网络信息过滤需要动态地比较网页与用户模板。传统文档主题匹配算法主要以两两文档间的相似度为基础来计算,这在高维的文档向量空间并不总是合适。超团模式是一种
【机 构】
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东莞理工学院计算机与网络安全学院;
【基金项目】
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广东省东莞市科技计划项目(批准号:东科[2015]16-2014106101003)资助
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基于内容的网络信息过滤需要动态地比较网页与用户模板。传统文档主题匹配算法主要以两两文档间的相似度为基础来计算,这在高维的文档向量空间并不总是合适。超团模式是一种附加了整体相似度约束的频繁项集,其内部文档更有可能属于同一类别。利用超团模式这种特性,提出了基于整体相似度的文档主题匹配方法,只利用同一个超团内部的文档来预测类别。该方法通过在现实世界数据集上与K-最近邻算法进行比较,实验结果证实了超团算法应用于文档主题匹配的优越性。
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