基于蟻群算法的Web挖掘技術(shù)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、本文通過研究現(xiàn)有的Web挖掘中聚類和分類技術(shù)的基礎(chǔ)上，將一種基于蟻群優(yōu)化的分類算法應(yīng)用于Web內(nèi)容挖掘的頁面分類中：并引入一種基于改進(jìn)的蟻群算法應(yīng)用于Web使用挖掘的用戶事務(wù)聚類中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：與傳統(tǒng)算法相比較，基于螞蟻的聚類和分類算法在Web挖掘中具有一定的優(yōu)勢。 本文首先在對Web挖掘過程進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，詳細(xì)地分析了Web挖掘中聚類和分類的現(xiàn)有技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)。深入討論了幾種改進(jìn)的蟻群算法，在分析了現(xiàn)有算法應(yīng)用于Web挖掘技

2、術(shù)上的不足之后，本文將一種基于蟻群優(yōu)化的分類算法Ant＿M(jìn)iner3應(yīng)用到Web內(nèi)容挖掘中的頁面分類上，并進(jìn)行了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集的處理。通過實(shí)驗(yàn)分析，得出了分類規(guī)則的準(zhǔn)確率和簡潔性同傳統(tǒng)分類算法C5.0進(jìn)行了對比：Ant＿M(jìn)iner3算法的分類規(guī)則在準(zhǔn)確率和簡潔性方面更優(yōu)。 最后，引入了一種改進(jìn)的蟻群算法(Ireproved Ant Colony Algorithm，IACA)，并給出了基于IACA的聚類分析模型，繼而對相應(yīng)的算法