引入或然状态优化控制的网络文本特征挖掘

摘要：

引入或然状态指数矩阵，对网络文本特征进行指数分离处理和挖掘优化导向性控制，提出一种引入或然状态指数矩阵优化控制的网络文本特征导向性挖掘新技术。对具有或然性的文本数据进行分离修补导向性挖掘聚类，在文本数据择取过程中，将不同文本分量元素进行初始化倾向性分类处理，由指数矩阵确定元素属性类别概率，从而确定多个导向性聚类中心，从而实现了对或然网络文本特征的准确挖掘。仿真实验表明，新的挖掘技术能有效提取到模凌两可的或然性弱聚类导向性分类特征，数据挖掘准确率达到99.97%，而传统方法是根本无法对这类文本特征进行有效挖掘，展示了算法的优越模糊数据处理价值。

关键词：或然状态、指数矩阵、挖掘、文本特征

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：2012年度河南省信息技术教育研究规划项目ITE12072。

在线出版日期：2014-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：61-63