【摘 要】
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随着互联网技术的发展,XML文档凭借自身的优势已经在各个领域广泛的应用,并成为数据交换和传输的标准。如何有效的管理海量存在的XML文档是当下重要的研究方向。分类技术能够从大量的数据中挖掘出有价值的信息,能够有效管理XML文档,因此对XML文档的分类研究是非常具有意义的。XML文档不同于普通的文档,其拥有内容信息和结构信息,所以如何同时表达XML文档的内容及结构信息是本文研究的重点。本文在传统的结构
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随着互联网技术的发展,XML文档凭借自身的优势已经在各个领域广泛的应用,并成为数据交换和传输的标准。如何有效的管理海量存在的XML文档是当下重要的研究方向。分类技术能够从大量的数据中挖掘出有价值的信息,能够有效管理XML文档,因此对XML文档的分类研究是非常具有意义的。XML文档不同于普通的文档,其拥有内容信息和结构信息,所以如何同时表达XML文档的内容及结构信息是本文研究的重点。本文在传统的结构链接表达模型（SLVM）的基础上,提出了一种新的特征表达方法,即P-SLVM表达模型。P-SLVM表达模型首先在经典的tf*idf权重设置方式基础上,根据特征词在类中的分布情况,对特征词权重设置进行改进,使特征词权重更合理。同时,利用泊松分布理论、特征词所在位置对XML文档结构单元进行加权,以更为有效地表达结构信息和内容信息。其次,我们用优化的BP神经网络作为分类算法进行分类操作。优化的BP神经网络是在传统的BP神经网络上引入遗传算法求解初始值和阈值,遗传算法具有搜索全局最优的功能,可以解决BP容易陷入局部最优的问题。在学习算法的学习的过程中,我们采用自适应学习率的方法解决传统BP网络收敛速度慢及容易发生震荡的问题。从本文的实验结果看,P-SLVM表达模型可以更好的表达XML文档,提高分类的效果。经遗传算法优化后的采用自适应学习率的BP神经网络的性能也比传统BP神经网络的性能有了很大的提升。
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