数据挖掘驱动的Web信息检索新模型与算法优化

本篇论文深入探讨了在互联网信息爆炸的时代，如何利用数据挖掘技术改进Web信息检索的问题。作者徐敏，专注于计算机应用技术领域，针对现有搜索引擎模型存在的局限性，提出了一个创新的混合搜索引擎模型。该模型旨在提供更快速、准确的信息搜索体验，通过对搜索引擎架构进行重新设计，强调了合理模型构建、网络资源有效组织、信息挖掘和数据维护的重要性。 论文的核心内容包括： 1. 新型搜索引擎模型 - 基于对当前搜索引擎模型的分析，徐敏构建了一个混合模型，它结合了不同搜索引擎的优点，能够更好地适应用户需求。混合模型的关键技术分析是论文的一大亮点，它可能涉及搜索引擎算法的优化、索引策略以及用户行为预测等方面。 2. 有监督层次文档分类算法（HDCF） - 作者借鉴Fisher判别方法，设计了一种新颖的文档分类算法，突破了传统层次分类算法对特征词独立性的假设。HDCF通过主题层次分类和特征词提取，提高了文档的分类精度和召回率，特别适用于多类别文档的处理。 3. 半监督学习自适应谐振理论系统 - 针对在线学习的需求，论文引入自适应谐振理论，提出了一种半监督学习系统。这种系统摆脱了对数据概率分布的依赖，具有强大的学习新知识和纠正错误的能力。通过动态调整警戒参数，增强了系统的自适应性，优于传统的判别式CEM算法，尤其在处理噪声和新数据时表现出色。 4. 周期性关联规则模型的改进 - 论文针对周期性关联规则模型的不足，提出了一种创新的模型，通过聚类分析将周期分解为不同时间段，这有助于更精确地识别和挖掘潜在的周期性关联规则，提升信息检索的精准度。 这篇博士论文不仅提供了对Web信息检索现有技术的深入剖析，还贡献了一系列创新的数据挖掘技术，对于理解信息检索领域的最新进展，特别是如何结合数据挖掘增强搜索引擎性能，具有很高的参考价值。对于想要学习数据挖掘和Web信息检索技术的初学者，这篇论文无疑是一个宝贵的资源。