中文网页自动分类：关键因素与搜索引擎应用

"本文主要探讨了评价指标在文本分类在搜索引擎中的应用，以北京大学网络与分布式实验室的冯是聪教授的研究论文为背景。论文首先阐述了研究的背景和意义，随着互联网上中文网页的爆炸性增长，如Google的30亿+页面和“天网”的1亿+页面，对信息进行有效分类变得尤为重要。搜索引擎如面向主题和个性化的需求驱动，需要对海量、动态且不规则的网页进行自动分类，以提供主题导向的搜索、信息过滤和主动推送服务。 研究的重点在于分析影响中文网页自动分类器性能的关键因素，包括文档自动分类算法的不同类型，如词匹配法、知识工程法、统计学习法等，以及M-ary、IndependencyBinary、WORD、LLSF、DTree、NB、NNet、KNN、NN、Rocchio和SVM等分类算法的选择。实现中文网页自动分类的一般过程包括训练集的预处理、分类算法的应用（如kNN，取k=20）和参数调整，以及测试阶段的特征选取和分类结果的评估。 文章还介绍了一个中文网页分类器的设计方案，涉及预处理步骤、特征选择（如使用截尾算法）、二元分类和多类分类（如Binary分类和M-ary分类）等技术。实验设置部分，作者强调了预处理和特征选取的重要性，但在这个特定案例中并未采用复杂的预处理或特征选择方法，而是简单地使用kNN算法。 通过清除噪音和学习新的词汇，论文提出了一种改进分类质量的方法，这对于搜索引擎准确理解和索引网页内容至关重要。最后，论文总结了当前研究的成果，并对未来的研究方向进行了展望，即如何进一步提升中文网页自动分类的效率和精度，以适应搜索引擎日益增长的需求。" 这个研究对于理解如何在搜索引擎中利用文本分类技术，提高信息检索的准确性和用户体验具有重要意义，同时也为后续的自然语言处理和信息检索研究提供了参考依据。