Deep Web进口辨认跟个性化搜查研究与设计

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Deep Web进口辨认跟个性化搜查研究与设计

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毕业论文范文题目：Deep Web进口辨认跟个性化搜查研究与设计，论文范文关键词：Deep Web进口辨认跟个性化搜查研究与设计
Deep Web进口辨认跟个性化搜查研究与设计毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：用户对DeepWeb站点的拜访重要是通过其在Web页面中提供的存在特定查问才能的接口来获取所须要的成果。为了帮助用户简单高效的查找DeepWeb信息,就必须提供同一的查问接口,便利用户对多个DeepWeb站点同时进行查问。而Deepweb进口辨认是全部DeepWeb集成搜查的重要组成部分,是搜查信息的来源跟后续工作的前提,对全部DeepWeb集成体系有侧重要的意思。同时（本文此处忽略..）,大量的DeepWeb信息如同浩瀚的大陆,为了使得DeepWeb集成搜查获得的数据存在更高的利用价值,避免“信息过载”,就要对DeepWeb集成搜查的成果进行处理,为用户提供个性化DeepWeb集成搜查服务。本文重点研究了DeepWeb进口辨认跟DeepWeb集成成果显示的相干技巧,给出了一种存在增量学习才能的PU主动学习算法并利用到DeepWeb进口辨认中以及一种面向（略..）DeepWeb集成的个性化搜查方法,最后设计跟实现了一个面向DeepWeb集成的个性化搜查原型体系。本文重要研究的内容包含:(1)研究如何从始终增加的Web页面中断定出DeepWeb进口并对其分类。针对初始正例样本较少并且不同类别反例获取艰苦的情况,给出了一种存在增量学习才能的PU主动学习算法,该算法利用三个支撑向量机进行协同半监督学习的同时,利用基于网格的聚类方法进行无监督（此处忽略..）学习,当分类与聚类成果不一致时,引入主动学习来标记无标记样本。将该算法利用于DeepWeb进口的在线断定跟分类中,实验表明,该方法能进步新的类型的发明才能以及处理增量无标记样本的才能。(2)为了缓解DeepWeb集成搜查成果页面中信息量过大,导致信息过载的问题,给出了一种面向DeepWeb集成的个性化搜查方法。该方法利用DeepWeb站点目录跟用户考察表生成兴趣树,并根据用户（此处忽略..）反馈跟成员DeepWeb站点返回的参数等更新用户兴趣。针对不同的用户兴趣对页面进行过滤跟排序,从而得到终极显示页面。实验成果表明,该方法优化了DeepWeb集成搜查,使得用户感兴趣的个性化信息更加凸起。(3)设计跟实现了一个面向DeepWeb集成的个性化搜查原型体系,并将上文给出的技巧在该体系上的利用做了分析。实际利用表明,该体系可能获得较好的后果。

以上为本篇毕业论文范文Deep Web进口辨认跟个性化搜查研究与设计的介绍部分。

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