刘辉的网页特征提取与聚类研究：搜索引擎与信息发现

本篇文档主要讨论了系统运行情况下的网页特征提取与聚类技术在实际应用中的重要性，特别是在网络信息发现和搜索引擎如指南针搜索引擎的需求背景下。随着中国网民数量的迅速增长，中文网页信息的获取成为主要目的，尽管中文网页在全球网页总量中的比例较低，但其用户基数庞大。因此，研究如何有效地从海量中文网页中提取关键信息并进行高效聚类变得至关重要。 论文首先介绍了课题背景，包括网民规模、信息获取需求、搜索引擎的使用情况以及中文网页的重要性。针对指南针搜索引擎的需求，提出了一种自动文本分类系统的构建，该系统主要包括分类器、特征选择和训练过程。特征选择部分采用了两种方法，即TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和信息增益法，这两种方法旨在衡量文本中词语的重要性，以便在分类过程中区分关键特征。 机器学习算法是核心技术之一，文中提到了多种经典算法，如： 1. 纯粹贝叶斯（Naïve Bayes），一种简单且高效的分类方法，基于先验概率进行预测。 2. 支持向量机（Support Vector Machine, SVM），通过找到最优超平面进行分类，适用于高维数据。 3. Rocchio法，用于改进朴素贝叶斯分类器的性能。 4. k-近邻法（k-NN），根据相似度计算判断新样本所属类别。 5. 决策树，通过树状结构进行决策和分类。 6. 贝叶斯网络，用于处理变量之间复杂的依赖关系。 7. 多元回归模型，用于预测数值型结果。 8. 神经网络（NN），模拟人脑神经元工作原理，适用于非线性问题。 9. 休眠专家法，利用专家知识库进行分类。 10. 符号规则学习，通过挖掘数据中的模式生成规则。 系统实现方面，论文强调了设计的核心思想，包括构建一个分类体系，选择基于统计的方法进行文本分类，并注重动态更新机制，结合日志分析和用户控制，确保系统的实时性和准确性。 这篇论文探讨了在大规模中文网页环境下，如何通过特征提取和聚类技术，结合多种机器学习算法，构建一个高效、精确的信息检索和分类系统，以满足日益增长的网络信息发现需求。