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以我們提出的M算法與挖掘關聯規則的權威算法Apriori算法做一典型的對比分析。

1) 基于的學術思想不同:M算法是基于雙庫協同機制的內在認知機理研究,具體而論是基于“知識短缺”(利用有向超圖)進行“定向挖掘”以及知識庫的實時維護;而Apriori算法是基于組合論的數據庫全局搜索。

2) 基本流程(或基于的結構模型)不同:M算法是一條一條短缺知識的挖掘;而Apriori算法是所有的規則一并挖掘。

3) 基礎不同:M算法是基于規則強度,它考慮了主觀和客觀兩個方面;涵蓋了Apriori算法的支持度閾值。

4) 發現知識的量不同:在M算法中知識庫直接參與挖掘過程,從而能真正發現新穎的、用戶感興趣的知識,這正是符合了KDD定義;而Apriori算法是把滿足條件的規則全部挖掘出來;另外,由于M算法中的支持度可以設置的比較小(因為該算法主要是由規則強度來聚焦的),即對短缺知識的刪除是比較謹慎的, 因此M算法部分地克服了Apriori算法的一個缺陷——遺漏重要規則。

5) M算法可融入KDD中形成新的開放型的結構模型——KDD*,整個算法實現的運算背景是KDD*結構;而Apriori算法是原有的KDD系統。

2.3.2 源于DFSSM的Web文本分類的TCDFSSM算法

源于DFSSM的Web文本分類算法TCDFSSM的算法流程如圖12所示。該項內容已獲國家發明專利《一種Web挖掘系統的構造方法》(ZL 03104960.5)(見附件 )

圖12  TCDFSSM文本分類算法流程圖

該算法與現有文獻中的文本分類算法有很大差異,我們通過實驗驗證了它的優勢。

表2 三類文本分類算法的時間復雜度比較表

算法名稱

訓練階段時間復雜度

分類階段時間復雜度

TCDFSSM

O(mn)

O(cn)

樸素貝葉斯

O(mn)

O(cn)

KNN

O(cn+mn)

表3 三類文本分類算法的綜合分類率(F1值)的實驗對比結果表

算法名稱

語料庫1的F1值(%)

語料庫2的F1值(%)

封閉

開放

封閉

開放

TCDFSSM

95.5

93.5

93.6

91.1

樸素貝葉斯

91.3

90.6

89.2

88.5

KNN

93.7

91.7

92.3

90.8

表4為三類分類算法的運行時間分析表。運行時間示意圖如圖13所示。

表4 三種分類算法運行時間分析表

文檔數(篇)

100

400

600

1000

TCDFSSM算法運行時間(s)

15

25

50

100

樸素貝葉斯算法運行時間(s)

45

76

135

254

KNN算法運行時間(s)

90

217

413

927

 

圖13 三類分類算法運行時間比較示意圖

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