中文网页分类：结合KNN与相关链接的高效算法

随着互联网的迅猛发展，海量的中文网页信息充斥着网络空间，对这些信息进行有效的分类和组织变得至关重要。本文的研究旨在探索一种基于KNN（K-Nearest Neighbors）及相关链接的中文网页分类方法，以提升搜索效率和准确性。 首先，论文从中文网页正文的提取入手，通过高效的文本处理技术，如噪声信息过滤和网页正文抓取，获取网页的核心内容。正文文本的准确提取对于后续的分类过程至关重要，它为后续分析提供了坚实的基础。 网页链接是网页间相互联系的关键元素，被划分为两类：相关链接和无关链接。相关链接，如指向相关内容页面的链接，对于理解网页主题具有重要作用。本文提出了一种针对中文网页的相关链接提取算法，该算法具有较低的时间复杂性，能有效地识别出与网页主题密切相关的链接，这对于分类的精确度和召回率提升有着显著作用。 接着，作者运用向量空间模型，结合词频统计方法，选取网页特征词作为分类依据，然后利用KNN算法进行网页分类。通过对比不同策略，如仅基于网页标题、网页上下文或相关链接的分类效果，以及将正文和相关链接相结合的方式，结果证实了相关链接对中文网页分类的积极影响。将相关链接与正文信息整合，使得分类性能得到了显著提高，特别是在F1值上，达到92%以上的优秀水平，这比传统的网页分类方法表现出更好的效果。 总结来说，本文的主要贡献在于提出了一种结合网页正文和相关链接的新型中文网页分类方法，不仅提高了分类的准确性和效率，也为大规模网页信息的组织和检索提供了一种实用的工具。随着互联网信息爆炸式增长，这种高效、精确的网页分类技术将对信息检索和管理起到关键作用。