随着互联网技术的不断发展,Internet上的信息日益丰富,已经成为人们日常工作和生活中获取信息的重要来源。但是,由于Internet所固有的开放性和异构性,用户很难从纷繁复杂的海量信息中准确定位到自己所需要的信息。因此,如何合理有效地组织和管理Internet上的信息,已经日益成为信息处理领域一个十分重要的研究课题。面对web上的海量信息,传统的做法是对网上信息进行人工分类,并加以组织和整理,为人们提供一种相对有效的信息获取手段。但是,这种人工分类的做法存在许多弊端:一是耗费大量的人力、物力和财力。二是存在分类结果一致性不高的问题。即使分类人的语言素质较高,对于不同的人分类,其分类结果仍然不尽相同。甚至同一个人,在不同时间做分类也可能会有不同的结果。因此,人们对网页智能分类技术的需要越来越迫切。本文在研究传统信息检索技术实现的同时,结合现有的网页分类技术,对网页智能分类进行了较为系统的研究。在此基础上对面向信息检索的智能分类中的网页预处理、中文分词、特征提取、网页分类提出了一定的思考和见解。本文的主要创新点:(1)针对网页结构的特点,分析了网页中对分类过程有贡献的信息成分,改进了从中文网页内自动清除“噪音”并提取正文的行之有效的方法。(2)研究了现有网页源代码的特点,把网页表示成树型层次结构,每个叶子节点赋予不同的权重;在传统的特征词权重计算公式的基础上,考虑了特征词的长度和特征词出现的位置两个因素,提出了基于网页标签树型层次结构的特征词权重计算公式。(3)介绍了传统的特征提取算法,并在χ~2统计量的基础上,对χ~2统计量公式做了两点改进。(4)研究了现有的网页分类方法。KNN分类算法为了找到与测试文本距离最近(最相似)的K篇文本,需要穷尽搜索整个训练集,在训练样本数较多或者表示样本的特征向量维数较高时,计算复杂性就很高。针对这一问题,本文在粒子群算法的基础上,提出了一种智能快速寻找新文本的K个近邻的PSOKNN算法。(5)对IG、MI、CHI、CHI*四种统计量的实验结果做出了评价。通过实验证明本文所采用的特征词提取方式,在一定程度上,能够得到较高的分类准确率,存在一定的合理性。