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为了在浩如烟海的Web信息中更快地找到用户关心的信息,提出了一种主题爬行方法——MatchLink,它通过文档向量模型来评估网页链接的主题相关度,通过朴素贝叶斯算法和多层分类的方法计算链接所在网页的主题相关度,并根据这2个相关度优先下载主题相关的页面,实验表明其结果好于BestFirst和BreadthFirst。