基于仿生模式识别理论的网站分类导航技术研究

本申请研究一种应用仿生模式识别理论，在剖析网站的主题结构、提炼网站的主题概念基础上，实现网站按主题类别划分、按权威性排序的技术。网站分类导航技术的研究，在分类信息网站建设、专业化信息服务和领域知识库获取等方面具有非常广阔的应用前景。本申请采用关键资源生成的网站主题向量作为站点描述模型。在最为关键的网站分类算法中，引入了仿生模式识别的思想，它的基于"认识"而非"划分"的分类知识学习策略，更接近于人的学习过程，具有分类准确度高，学习性能好的特点。在获取网站关键资源的策略上，采用启发式信息结合相对熵的策略对网站拓扑结构进行剪枝，以提取网站的主题结构，并对其链出的网页运用页面结构与内容分析技术，消除文本噪声，以提高网站分类精度。本申请的相关研究成果，不但可以为网络信息分类导航系统提供解决策略和支撑技术，而且也将为仿生模式识别理论研究提供重要参考。