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基于IQABC改進的DBSCAN網(wǎng)頁正文提取算法研究

發(fā)布時間:2020-05-23 15:38
【摘要】:隨著信息技術(shù)的發(fā)展,每天會都產(chǎn)生數(shù)以萬計的網(wǎng)頁信息。這些網(wǎng)頁除了提供有價值的正文內(nèi)容信息外,還會附帶廣告或鏈接等無用信息。一方面,這些垃圾信息會干擾用戶獲取有效信息的效率,影響閱讀體驗;另一方面,垃圾信息中包含的無用文字可能會被搜索引擎作為索引關(guān)鍵字,導致搜索引擎得出錯誤結(jié)論,給用戶錯誤反饋;贒OM樹解析-模板方式是當下流行的網(wǎng)頁正文提取算法,能夠很好完成分類任務(wù)。由于網(wǎng)站的網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)經(jīng)常性改變,其需要不斷監(jiān)測網(wǎng)頁結(jié)構(gòu),后期的維護帶來了很大困難。本文通過研究網(wǎng)頁結(jié)構(gòu),提出了基于IQABC(improved quickly artificial bee colony)改進的DBSCAN網(wǎng)頁正文提取算法。本文主要工作與成果如下:(1)本文提出了一種全新的ABC算法,稱為改進的快速ABC算法(IQABC),通過改進輪盤賭選擇機制,在保持種群多樣性的同時避免陷入局部最優(yōu),并且通過自適應(yīng)步長改變了雇傭蜂消耗最佳食物來源,平衡了全局與局部的搜索能力,加快了后期的收斂速度。通過改進后的IQABC算法尋找的全局最優(yōu)參數(shù),作為DBSCAN算法的輸入得到了優(yōu)化后的IQABC-DBSCAN算法。(2)通過研究現(xiàn)有的主流網(wǎng)頁正文提取算法的思想,指出了現(xiàn)有的主流算法通用性不足的缺點,提出了基于iqABC-DBSCAN網(wǎng)頁正文提取算法。通過實驗驗證了iqABC算法相對于ABC和qABC算法有更快的收斂速度以及更好的收斂精度。并驗證了使用基于iqABC-DBSCAN對網(wǎng)頁進行正文內(nèi)容提取的算法可以更加準確的提取出網(wǎng)頁的正文內(nèi)容,并且通過虛詞過濾器可以解決單個網(wǎng)頁多個正文的特殊情況,從而取得很好的提取效果。
【圖文】:

收斂性,函數(shù),武漢郵電科學研究院,碩士學位論文


武漢郵電科學研究院碩士學位論文算法產(chǎn)生的平均最佳目標函數(shù)值,,特別是對于前 2,000 次評估。如果優(yōu)化的問題需要快速的結(jié)果,IQABC 算法的求解能力變得更加明顯。

收斂性,函數(shù),目標函數(shù)


算法產(chǎn)生的平均最佳目標函數(shù)值,特別是對于前 2,000 次評估。如果優(yōu)化的問題需要快速的結(jié)果,IQABC 算法的求解能力變得更加明顯。圖 3-1 Ackley 函數(shù)收斂性
【學位授予單位】:武漢郵電科學研究院
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2019
【分類號】:TP391.1;TP18

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本文編號:2677570

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