基于Web的文本分类挖掘研究——支持向量机在中文文档自动分类中的应用

"这篇文档是首都师范大学的一篇学士学位论文，主要研究基于Web的文本分类挖掘。作者探讨了文本分类的重要性和挑战，特别是在大规模文本数据背景下，传统的文本信息检索方法已不再适用。论文深入研究了文本分类的基本流程，特征提取技术，以及包括朴素贝叶斯、K近邻算法、支持向量机和投票在内的常用文本分类方法。特别是，作者利用支持向量机技术设计并实现了一个开放的中文文档自动分类系统，该系统在训练效率和分类性能上表现出色。" 本文档是关于计算机科学领域的，特别是集中在文本挖掘和分类技术上。文本分类是一个关键的文本数据挖掘任务，旨在有效地组织和管理大量的文本信息，以支持决策。在当前互联网时代，随着文本数据的爆炸式增长，传统的文本处理方法已无法满足需求，因此出现了文本数据挖掘技术。 论文中提到的文本分类的基本过程通常包括预处理（如去除停用词、词干提取）、特征选择和表示（如向量空间模型）、模型训练和预测。特征提取是关键步骤，它涉及到如何从文本中抽取有意义的信息，如词频、TF-IDF值等。朴素贝叶斯、K近邻（K-Nearest Neighbor, KNN）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是常见的文本分类算法。朴素贝叶斯基于概率理论，KNN依赖于样本的相似度，而SVM通过构造最大间隔超平面来划分类别，对于非线性可分问题有很好的解决能力。 作者选择支持向量机作为研究焦点，是因为其在处理高维空间和小样本数据时的优秀表现。通过设计和实现一个基于SVM的中文文档分类系统，作者证明了这种方法在训练速度和分类精度上的优势。实验结果表明，该系统能够达到高分类准确率和查全率，这表明自动文本分类在实际应用中的潜力和价值。 关键词涵盖了文本挖掘、文本分类和支持向量机，强调了这些技术在处理和理解网络文本信息中的核心地位。外文提要部分进一步重申了文本分类在信息检索系统中的起源，并指出随着文本数据的增长，需要新的数据挖掘方法，如文本分类，来应对挑战。