TF-IDF算法的改進(jìn)及在語義檢索中應(yīng)用
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針對(duì)傳統(tǒng)的TF-IDF算法、K-means算法、自適應(yīng)遺傳算法在網(wǎng)絡(luò)檢索結(jié)果中含有大量不相關(guān)數(shù)據(jù)、語義檢索準(zhǔn)確性不高的問題，研究了TF-IDF算法的改進(jìn)及其在語義檢索中的應(yīng)用。將正則表達(dá)式和語義分析技術(shù)相結(jié)合，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)TF-IDF算法的改進(jìn)。利用語義庫對(duì)搜索主題進(jìn)行描述，根據(jù)正則原予語義的重要性和在網(wǎng)頁標(biāo)簽中的不同位置進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，得到正則原子在文檔中的相似度。通過空間向量模型對(duì)文檔相似度和主題模型進(jìn)行余弦運(yùn)算，從而獲取最終的搜索結(jié)果。最后，將改進(jìn)的TF-IDF算法、傳統(tǒng)的TF-IDF算法、K-means算法和自適應(yīng)遺傳算法運(yùn)用于聚焦主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲中，對(duì)其檢索結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析。計(jì)算結(jié)果表明，在聚焦主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲語義分析的垂直搜索中，改進(jìn)TF-IDF算法的相似度準(zhǔn)確率比傳統(tǒng)的TF-IDF算法檢索準(zhǔn)確率提高了17.1個(gè)百分點(diǎn)，遺漏率降低了7.76個(gè)百分點(diǎn)；比K-means算法檢索準(zhǔn)確率提高6個(gè)百分點(diǎn)；比自適應(yīng)遺傳算法檢索準(zhǔn)確率提高了8.1個(gè)百分點(diǎn)。總之，改進(jìn)的TF-IDF算法可以有效地提高文檔相似度檢測(cè)的準(zhǔn)確率，很好地改善聚焦主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲在語義分析中的缺陷。
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