基于TF-IDF与机器学习的网页特征提取与聚类研究

"本研究论文主要探讨了网页特征提取与聚类在信息技术领域的应用，由刘辉同学完成，并在指导教师李星教授的指导下进行。研究的背景源自于中国互联网用户的增长以及对信息发现的需求，据统计，当时中国网民总数达到2250万，其中68.84%的用户的主要目的是获取信息，搜索引擎的使用率高达66.6%，大部分用户倾向于从中文网页中寻找所需的信息，尽管中文网页在全球占比仅为3.8%。 课题还特别提及了指南针搜索引擎的需求，强调了数据采集、网络监听和Spider（爬虫）技术在信息抓取中的关键作用。对于信息检索，IPv4和IPv6用户的需求也被考虑在内，同时涉及到计算机设备如Laptop computer、Monitor和MacII的使用情况。 论文深入介绍了自动文本分类系统的构成，包括分类器的设计、特征选择以及预处理等步骤。特征选择方面，文中提到了两种常用方法：TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文档频率）法，用于衡量词语的重要性；以及信息增益法（Information Gain），评估特征对分类结果的影响。 在机器学习算法部分，研究者讨论了多种经典算法，如朴素贝叶斯（Naïve Bayes）、支持向量机（Support Vector Machine，SVM），以及Rocchio法、k-近邻法（k-NN）、决策树、贝叶斯网络、多元回归模型和神经网络等。这些算法各自有其独特的优点，适用于不同的应用场景。 系统实现部分，论文关注于设计一个基于统计的分类体系，强调了动态更新机制，即通过日志分析和可控性来不断优化和适应变化的数据环境。这种设计思路体现了对实时性和准确性要求的高度关注，以满足搜索引擎和信息检索系统在快速变化的网络环境中保持高效和准确的能力。 这篇论文结合实际需求，探讨了如何利用网页特征提取和聚类技术，构建出一个能够在海量信息中有效筛选和组织的智能系统，具有较高的实用价值和理论意义。"