【摘 要】
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如何从网上海量信息中发现有用的知识,满足使用者的需要是一个迫切需要研究的课题.但现有的方法很难从Web上把大量非结构信息抽取到数据库中,而且一般的搜索引擎也只是简单地
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如何从网上海量信息中发现有用的知识,满足使用者的需要是一个迫切需要研究的课题.但现有的方法很难从Web上把大量非结构信息抽取到数据库中,而且一般的搜索引擎也只是简单地把关键字匹配作为查询依据,命中率较低.文章提出了将自然语言理解技术与Web数据挖掘相结合,根据用户的需要定制个性化的Web数据挖掘模型.初步试验结果表明该方案是可行的,能很好的满足用户需要,且模型的通用性和适用性强.
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