【摘 要】
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该文提出了一种新的Web挖掘模型——基于自然语言理解的Web挖掘模型,可根据用户的特殊需求定制个性化的Web数据挖掘系统.根据该模型设计了面向新闻挖掘这一特定领域的Web挖掘
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该文提出了一种新的Web挖掘模型——基于自然语言理解的Web挖掘模型,可根据用户的特殊需求定制个性化的Web数据挖掘系统.根据该模型设计了面向新闻挖掘这一特定领域的Web挖掘系统NewsMiner,并对该系统的实现方法做了研究和实验.该方法可方便地扩展到其他专业应用领域.与传统的Web挖掘系统相比,该系统在以下几个方面有所突破:1)利用特制的智能网络机器人对几个著名搜索引擎的搜索结果进行挖掘,与普通爬虫从一个链接到另一个链接的无序搜索相比,大大减少了工作量和数据存储空间.2)无需把所有的目标HTML Page进行代码转换和映射,只需对一些典型句及包含敏感词在内的句子进行语法语义分析,避开了代码映射的一些复杂问题,简单可行.3)利用自然语言语法语义分析,可以减少传统的简单匹配方法所产生的漏判和误判,提高系统的可靠性.4)采用人机交互模式,在各个模块都可以适时地进行干预和修正.
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