用于内容聚合的混合分类专家系统

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注解: 该研究的主题是为分布式内容聚合系统开发专家系统架构，其主要目的是对聚合数据进行分类。 作者详细研究了专家系统的优缺点，开发专家系统的工具，专家系统的分类等方面的主题，还考虑了使用专家系统解决数据分类问题。 特别注意对所提出的专家系统的体系结构的描述，该专家系统由垃圾邮件过滤组件、确定每种处理内容类型的主要类别的组件以及确定子类别的组件组成，其中一个组件基于域域规则，另一个组件使用机器学习方法，补充第一个组件。 本研究的主要结论是专家系统可以有效地用于解决内容聚合系统中的数据分类问题。 作者发现，将基于使用知识库的方法和使用神经网络的规则相结合的混合解决方案有助于降低专家系统的成本。 该研究的新颖之处在于所提出的系统架构，通过扩展现有模块或添加新模块，可以轻松扩展和适应负载。 所提出的垃圾邮件检测模块是基于对行为算法的适应，用于检测电子邮件中的垃圾邮件，所提出的用于确定内容的主要类别的模块使用基于模糊指纹的两类算法：模糊指纹和Twitter主题模糊指纹，它最初用于对社交网络Twitter中的消息进行分类。 基于关键字定义子类别的模块与字典数据库（同义词库）交互工作。 后一种分类器使用支持向量算法以最终方式确定子类别。

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