搜索引擎中的自动文本分类技术研究

"搜索引擎-搜索引擎中自动分类关键技术研究.pdf" 这篇文档主要探讨了搜索引擎中的自动文本分类技术，这是信息检索和自然语言处理领域的一个重要课题。文章提到了k-最近邻(k-Nearest Neighbor, k-NN)算法在文本分类中的应用，并指出了该算法的不足之处。针对这些问题，研究者提出了一种改进的k-NN分类算法，考虑了对分类有同等贡献的词汇以及特征词之间的关联性，以提升分类效果。 k-NN算法是一种监督学习方法，常用于分类任务。它根据一个样本最接近的k个训练样本的类别来决定该样本的类别。然而，原始的k-NN算法在处理高维数据（如文本数据）时存在效率低和易受噪声影响的问题。因此，文献中提到的改进策略可能是通过优化特征选择和考虑词汇间的语义关系来增强算法性能。 在特征选择方面，研究可能采用了向量空间模型(Vector Space Model, VSM)，这是一种常见的文本表示方法，将文本转换为多维向量，其中每个维度代表一个词汇或词组。特征选择的目标是找出最具区分性的词汇，以减少噪声和提高分类准确率。 此外，研究还关注了特征词之间的连接性，这可能涉及词共现网络或者语义关系分析，如词嵌入(Word Embedding)技术，如Word2Vec或GloVe，这些技术可以捕捉词汇的上下文关联，从而提供更丰富的语义信息。 实验部分，研究人员使用了20_newsgroups数据集，这是一个广泛用于文本分类和信息检索任务的标准数据集，以及libsvm系统，这是一个支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的库，SVM也是一种常用的分类算法。实验结果的分析提供了对改进算法性能的评估。 最后，文章提出了对未来工作的展望，暗示了进一步的研究可能包括更深入的特征工程、利用深度学习方法改进文本表示，或者探索其他机器学习算法与k-NN的结合，以提升搜索引擎的自动分类性能。 这篇硕士论文还包含了原创性声明和使用授权书，证明了研究是在燕山大学进行，且论文成果归属于该校。作者承诺论文中的工作是独立完成，并且未侵犯他人的知识产权。同时，作者同意学校有权保存和使用论文的副本，以便进一步的研究和交流。