基于加权随机森林的Web数据库检索结果智能分类方法

作     者：马秀梅 Ma Xiumei

作者机构：兰州现代职业学院理工学院兰州730300 

出 版 物：《现代计算机》 (Modern Computer)

年 卷 期：2024年第30卷第16期

页      码：25-29页

摘      要：Web数据库检索结果具有数据复杂、数量庞大的特点,数据间的复杂关系处于一种模糊状态,导致隶属度区别较小,分类过程需要多次迭代,效率较低。因此,提出了基于加权随机森林的Web数据库检索结果智能分类方法。提取Web数据库检索结果数据特征,并对Web数据库检索结果进行冗余处理。经过冗余处理之后,采用加权随机森林技术确定Web数据库检索结果模糊隶属度的范围。最后通过计算样本的分类权值,设计Web数据库检索结果分类器,实现Web数据库检索结果智能分类。实验结果表明:该方法的F1值均在95%以上,最长分类时间仅为7.8 s,表明本文方法能够更快速、精确地完成分类任务。

主 题 词：加权随机森林 Web数据库 模糊隶属度 智能分类方法 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 080402[080402] 0804[工学-材料学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1007-1423.2024.16.004

馆 藏 号：203144455...