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文檔簡介
1、互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展和日益普及,使其蘊(yùn)含了海量的信息資源,已成為人們獲取信息的重要途徑之一。然而,與此同時(shí)網(wǎng)絡(luò)廣告日益泛濫,產(chǎn)生了許多負(fù)面影響。一方面,網(wǎng)絡(luò)廣告會(huì)干擾網(wǎng)民瀏覽或杳找網(wǎng)絡(luò)信息,網(wǎng)民對(duì)網(wǎng)絡(luò)廣告的反感逐年上升;另一方面,網(wǎng)絡(luò)廣告會(huì)淹沒網(wǎng)頁中的有用信息,嚴(yán)重?fù)p害了Web挖掘的質(zhì)量。在這種背景下,對(duì)網(wǎng)絡(luò)廣告進(jìn)行過濾顯得尤為必要,特別是由于品牌圖片廣告占據(jù)了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)廣告市場的半壁江山,所以針對(duì)網(wǎng)絡(luò)圖片廣告過濾的研究很有實(shí)際意義。
2、 本文將網(wǎng)絡(luò)圖片廣告過濾問題轉(zhuǎn)化為文本分類問題,這種文本分類問題是可以通過粗糙集模型來處理的。已有研究存在著各種各樣的不足之處,本文針對(duì)這些不足,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)圖片數(shù)據(jù)集的特點(diǎn),在一般粗糙集模型的基礎(chǔ)上,提出了一種針對(duì)網(wǎng)絡(luò)圖片廣告過濾的“粗糙集分組約簡模型”,采用分組約簡的方法對(duì)文本數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征選擇,能夠提高算法時(shí)間效率。設(shè)計(jì)了對(duì)比實(shí)驗(yàn),利用UCI機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫中的Internet Advertisements數(shù)據(jù)集,分別用粗糙集分組
3、約簡模型和一般粗糙集模型進(jìn)行了對(duì)比分類實(shí)驗(yàn)。
本文的主要工作和貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下幾點(diǎn)。首先,較全面地總結(jié)了國內(nèi)外基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)圖片廣告過濾領(lǐng)域的研究成果;其次,率先將粗糙集理論應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)圖片廣告過濾領(lǐng)域,實(shí)證研究表明粗糙集理論能很好地處理網(wǎng)絡(luò)圖片廣告過濾問題,分類準(zhǔn)確率達(dá)到甚至超過了以往的研究結(jié)果;第三,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)圖片數(shù)據(jù)的特點(diǎn),改進(jìn)了一般粗糙集模型,提出了新的粗糙集分組約簡模型:最后,設(shè)計(jì)了對(duì)比實(shí)驗(yàn),用實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)兩個(gè)模型進(jìn)
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