基于朴素贝叶斯网页分类的用户行为推衍
秦鹏1
曹天杰2
1.六盘水师范学院 计算机科学与信息技术系,贵州 六盘水,5530042.中国矿业大学 计算机科学与技术学院,江苏 徐州,221116
摘要：针对传统网页分类中存在的准确率和查全率不高、分类效率低的情况,提出一种基于朴素贝叶斯分类的网页预分类算法.算法根据用户的网上活动情况提取相关网址,分析网页内容和网页关键词,利用朴素贝叶斯分类算法进行分类,根据用户对各类网页的浏览情况分析用户的行为特征.采用改进的文本权值计算方法,并引进网址预分类机制,提高数据的处理效率以及分类的准确率.结果表明,网址分类算法准确,能够充分发掘用户的兴趣喜好,可以作为用户行为分析的数据算法进行商业推广和司法取证.
关键词：网页关键词朴素贝叶斯网页分类行为特征权值计算方法网址预分类商业推广司法取证
分类号：TP181(自动化基础理论)
资助基金：贵州省科学技术基金资助项目(20157606)贵州省教育厅青年科技人才成长资助项目(2016267)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 82-87 )
英文信息