【摘 要】
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在该课题的研究中,采用了向量空间模型来表示文本信息.我们针对网页结构的特点,详细分析了网页标识中对分类过程有贡献的结构成分,对于传统的特征项提取、特征表示方法和特征
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在该课题的研究中,采用了向量空间模型来表示文本信息.我们针对网页结构的特点,详细分析了网页标识中对分类过程有贡献的结构成分,对于传统的特征项提取、特征表示方法和特征选择方法进行了改进,提出了基于Web文档的特征提取方法和TF- IDF算法,使之更加适应于网页的分类处理.接着,详细分析了简单向量距离算法、NaiveBayes算法和KNN算法的实现原理,提出了针对网页分类的模块处理流程.实验的结果表明,这些改进对网页的分类都能得到满意的准确率和查全率.应用文本分类的相关技术,再加上考虑网页特有的信息特点,在Windows<,?>2000系统下用VIsuaIC++实现了网页的自动分类系统.当然,由于人类自身领域知识的缺乏,导致了分类目录的不清晰不精确,因而,存在着分类错误的现象,这就需要我们不断完善自身的知识修养,得到统一的分类体系,更好地满足人们对分类系统的要求.
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