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如何在数量巨大的Internet中快速准确的搜索到符合要求的Web页是一个值得探讨的重要课题.构造了一种能够准确区分Web文本之间亲和力的挖掘模型,运用人工免疫算法使该模型具有较高的聚类精度和自发现能力.实验结果表明,该模型不仅能够有效的进行文本内容挖掘,保持较低的错误肯定率和错误否定率,还具有很强的自适应性和更新能力,进行适当的参数设置后检测周期也随之大幅缩短,提高了挖掘模型的效率.该模型的提出为Web挖掘领域提供了一种新的研究思路.