摘要
互联网信息检索能否快速而又高效依赖于检索技术的智能化程度,而利用数据挖掘技术能够大大提高互联网信息的检索功能。本文主要讲述数据挖掘技术在互联网信息检索中的应用,并采用叶斯网络算法进行相关数据的关联。在进行应用之前,需要对检索平台进行简单的阐述,之后对数据挖掘的关联规则进行阐述分析,最后在贝叶斯算法的基础上进行实例的仿真分析。最终得到的实验结果是:结合使用贝叶斯网络算法的数据挖掘技术能够在互联网信息检索中起到智能以及个性化的作用,因此具有很大的研究价值。
Internet information retrieval can rely on fast and efficient retrieval technology intelligence, and the use of data mining technology can greatly enhance the functionality of Internet information retrieval. This paper focuses on the application of data mining techniques in Internet information retrieval and use Yates network algorithm to associate relevant data. Before application, the need for a simple exposition search platform, after data mining association rules elaborate analysis, simulation analysis last instance on the basis of Bayesian algorithms. The results finally obtained are： the use of Bayesian network algorithms data mining technology can play a role in intelligence and personalized information retrieval on the Internet combined, so it has great research value.
出处
《科技通报》
北大核心
2014年第3期161-164,共4页
Bulletin of Science and Technology
关键词
互联网信息检索
数据挖掘
贝叶斯网络
关联规则
internet information retrieval
data mining
bayesian networks
association rules
作者简介
单冬红（1976-）,女,河南邓州人,硕士,平顶山学院软件学院,副教授,研究方向：数据挖掘.
