网页特征提取与聚类：系统数据分析

“系统数据分析-网页特征提取与聚类”探讨了如何在网页数据分析中进行特征提取和聚类，以优化信息检索和分类。该主题由刘辉在其答辩中提出，由李星教授指导，时间是2001年6月26日。报告指出，随着互联网用户的增长，特别是中文网页信息需求的增加，有效的信息发现方法变得至关重要。 网页特征提取是信息处理的关键步骤，它涉及从网页内容中识别和抽取有意义的信息。这一过程通常包括预处理，如去除停用词、标点符号和HTML标签，以及特征选择，以确定哪些词汇或短语对分类最具区分性。特征选择的方法有多种，如TF-IDF（词频-逆文档频率）和信息增益法。TF-IDF衡量一个词在文档中的重要性，而信息增益则评估特征对分类的影响。 聚类是将相似的网页分组在一起的过程，常用于无监督学习场景。它可以帮助发现数据的自然结构，不依赖于预先定义的类别。在网页分析中，聚类可以用来组织和归类大量未知内容。 在技术介绍部分，提到了几种机器学习算法，包括： 1. 纯粹贝叶斯（Naïve Bayes）：一种基于概率的分类算法，假设特征之间相互独立。 2. 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）：通过寻找最优超平面来最大化不同类别之间的间隔，适用于小样本高维数据。 3. Rocchio法：一种迭代的分类算法，用于改进查询向量。 4. k-近邻法（k-Nearest Neighbor, k-NN）：基于邻近度进行分类，新样本被分配到最接近它的k个邻居的多数类别。 5. 决策树（Decision Tree）：通过构建树状模型来进行分类，每个内部节点代表一个特征，每个分支代表一个特征值，而叶子节点代表类别。 6. 贝叶斯网络（Bayes Nets）：基于贝叶斯定理的图形模型，表示变量之间的条件概率关系。 7. 多元回归模型（Multivariate Regression Models）：用于预测连续变量的模型，基于多个输入变量。 8. 神经网络（Neural Networks, NN）：模拟人脑神经元结构的计算模型，用于识别复杂模式和决策。 9. 休眠专家法（Sleeping Experts）：一种集成学习方法，结合多个弱分类器。 10. 符号规则学习（Symbolic Rule Learning）：生成可解释的规则来描述数据的规律。 系统实现的设计思想强调了建立分类体系的重要性，采用基于统计的分类算法，如上述的贝叶斯和SVM，同时考虑动态更新，可能包括对日志数据的分析和可控的算法调整，以适应不断变化的网络环境。 这篇摘要涉及了网页分析的多个方面，包括特征提取、聚类、机器学习算法以及系统实现策略，旨在提升网络信息发现的效率和准确性。