基于人工免疫的Web文本挖掘方法研究

摘要

如何在数量巨大的Internet中快速准确的搜索到符合要求的Web页是一个值得探讨的重要课题.构造了一种能够准确区分Web文本之间亲和力的挖掘模型，运用人工免疫算法使该模型具有较高的聚类精度和自发现能力.实验结果表明，该模型不仅能够有效的进行文本内容挖掘，保持较低的错误肯定率和错误否定率，还具有很强的自适应性和更新能力，进行适当的参数设置后检测周期也随之大幅缩短，提高了挖掘模型的效率.该模型的提出为Web挖掘领域提供了一种新的研究思路.