中文网页自动分类技术在搜索引擎中的应用研究

"本文主要探讨了“天网”目录导航服务的体系结构，并重点讨论了中文网页自动分类技术及其在搜索引擎中的应用。作者冯是聪来自北京大学网络与分布式实验室，文章详细阐述了研究背景、关键因素分析、噪声清除、新词学习方法以及分类技术的实际应用。" 在互联网上，网页的数量快速增长，如Google拥有超过30亿网页，“天网”也收录了超过1亿个网页。由于这些信息的海量、动态和不规则性，对中文网页进行自动分类成为了一个重要的研究课题，旨在帮助用户更有效地找到所需信息，例如在面向主题的搜索引擎和个性化搜索引擎中，以及信息过滤和主动推送服务中。 中文网页自动分类涉及的关键因素包括文档分类算法的选择，如词匹配法、知识工程法、统计学习法等，其中包括M-ary Independence Binary、WORD、LLSF、DTree、NB、NNet、KNN、NN、Rocchio和SVM等具体方法。分类过程通常包括训练和分类两个阶段。训练过程是在已知类别的情况下统计词的分布，而分类过程则是基于文档的词分布预测其类别。 在实现中文网页自动分类时，一般步骤包括预处理（如去除噪声）、特征选取、分类算法应用、参数调整、测试和截尾算法的应用。预处理用于清理文本，特征选取则确定哪些词汇对于分类最为重要，分类算法如kNN（k近邻）则根据选定的特征进行分类，测试阶段则评估分类器的性能。 实验设置中，可能不涉及特定的预处理或特征选取步骤，而是直接采用kNN算法，例如设置k=20，选取出现频率最高的特征进行分类。在训练过程中，会建立每个类别的阈值，分类时根据特征项向量表示和候选类列表，结合阈值策略来确定最终类别。 总结来看，"天网"目录导航服务的体系结构依赖于有效的中文网页自动分类技术，通过不断优化算法和处理方法，可以提高搜索引擎的效率和准确性，为用户提供更加精准的信息检索服务。未来的研究可能将集中在如何进一步提升分类器性能，处理动态变化的网络环境，以及适应不断涌现的新词汇和语义变化。