中文网页分类技术：kNN算法与性能分析

"实验设置-高光谱遥感——原理、技术与应用（童庆禧）" 本文主要探讨了中文网页自动分类技术，特别是在一个实验设置的背景下，分析了影响分类器性能的关键因素。实验设计了一个基本的中文网页分类器，其中涉及了预处理、特征选取、分类算法和评价指标等方面。 预处理阶段，分类器仅仅进行了中文分词处理，没有进行其他复杂的预处理步骤。特征选取上，所有分词得到的关键词直接作为特征项构成特征向量，没有采用特定的特征选取算法。分类算法选择了kNN（k-最近邻）方法，设定k=20，选取与待分类网页相似度最高的20个实例进行分类。由于每个网页只分配一个类别，因此无需使用截尾算法。分类质量的评估采用了查准率和查全率两个指标，它们分别衡量了检索结果的准确性和完整性，但通常难以同时优化。 查准率是检索结果中正确文档的比例，反映的是精确性，而查全率是检索出的相关文档在所有相关文档中的比例，体现的是召回率。两者之间存在权衡关系，提高查准率可能会牺牲查全率，反之亦然。因此，优秀的检索系统需要在这两者之间找到平衡。 此外，提到的书籍《华夏英才基金学术文库搜索引擎——原理、技术与系统》由李晓明、闫宏飞和王继民著，涵盖了搜索引擎的基本原理、实现技术和系统构建，包括小型搜索引擎的实现、大规模分布式搜索引擎的设计以及中文网页自动分类等技术的应用，适合计算机科学与技术、信息管理和电子商务等相关专业的学生及研究人员参考。 中文网页自动分类技术的核心包括预处理、特征选取、分类算法的选择和评估指标的设定。这些要素共同决定了分类器的性能和效果，对于构建高效精准的搜索引擎至关重要。在实际应用中，需要综合考虑各种因素，平衡查准率和查全率，以满足用户的信息需求。