基于本体的Web页面智能聚类与挖掘

随着互联网的飞速发展，Web页面的数量呈现爆炸式增长，这给信息检索、模式分析和个性化推荐带来了巨大的挑战。为了应对这一问题，Web页面聚类技术应运而生，旨在对海量网页进行有效的组织，提升用户体验。然而，传统的聚类方法往往存在效率低下、结果难以解释和参数选择困难等问题。 基于本体的Web页面聚类挖掘是一种创新的方法，它结合了领域知识和数据挖掘技术。本体作为一种领域模型，提供了对特定领域概念和概念层次的统一理解，降低了对复杂自然语言处理技术的依赖。这种方法的研究者颜小林，硕士毕业于太原理工大学计算机应用技术专业，由导师谢红薇指导，于2007年完成了这项工作。 论文的核心贡献包括： 1. 文本表示模型：作者提出了一个改进的文本表示模型，通过引入本体，能够更准确地捕捉文档集合的特征。相比于传统模型，这种模型能够更好地反映出文档内容与领域概念之间的关系，从而提高聚类效果。 2. 基于本体的聚类算法：该算法利用本体中的领域知识，解决了传统聚类方法中参数选择的难题，如在K-means等空间向量模型中如何确定最佳的聚类数量。同时，通过利用本体的结构化信息，使得聚类结果更具可解释性，用户可以更容易理解聚类结果背后的含义。 3. 系统构建：作者开发了一套基于本体的Web页面聚类挖掘系统。该系统在一个特定引擎环境中运作，能够实时对返回的页面进行智能聚类。实验结果显示，这个系统显著缩短了用户查找信息的时间，提升了搜索效率，并且由于本体的融入，聚类结果的解释性得到了显著增强。 总结来说，这篇论文不仅探讨了如何利用本体理论优化Web页面聚类过程，还通过实际系统设计展示了其在实际应用中的潜力。这对于互联网信息管理和挖掘领域具有重要的理论价值和实践意义，为未来的研究和开发提供了新的视角和方法。