【摘 要】
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本文在分析用户网络浏览行为的基础上,从用户的专业知识经验出发设计了用以控制、引导网络蜘蛛行为的专家知识库,利用模糊规则推算法,在进行网页下载的同时对网页中的URL主题
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本文在分析用户网络浏览行为的基础上,从用户的专业知识经验出发设计了用以控制、引导网络蜘蛛行为的专家知识库,利用模糊规则推算法,在进行网页下载的同时对网页中的URL主题相关度进行预测的同时对相应的资源进行模糊规则分类。文章并以基础教育资源搜集为例对该算法进行了实现,通过对先后两个版本的系统性能的分析和比较,结果表明,使用模糊规则推理算法,进行URL相关度预测可以有效提高主题资源搜集的速度,采用二次分类的办法可以进一步提高资源分类的准确度,从而提高主题资源搜索系统的整体性能。
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