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Web文本分类是Web数据挖掘的重要技术之一.为了利用HTML的半结构特性,现有的Web文本分类技术多采用手工指定的方法,决定不同标签的权重系数.这种方法完全根据个人经验,未能充分利用样本集的结构特性,识别效果提升并不明显.针对这一问题,本文设计和实现了一种基于差分进化算法的Web文本标签权重系数自动寻优方案,并对差分优化算法进行了改进,以提高其局部搜索能力.实验结果表明,该方案能充分利用样本集的特性并能有效地提高分类的准确率.