基于Log分析的网页特征提取与聚类技术研究

"本篇论文围绕'Log分析-网页特征提取与聚类'的主题展开，由答辩人刘辉在2001年6月26日向李星教授提交，针对网络信息发现的需求，特别是针对我国快速增长的网民数量和搜索引擎使用情况，探讨了如何通过Log数据来挖掘有价值的信息。论文着重介绍了网页特征提取的方法和技术，包括利用自动文本分类系统的构成，如分类器、预处理、特征选择等。 特征选择部分，论文详细阐述了两种常用方法：TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和信息增益（Information Gain），这两种方法旨在衡量文本中词语的重要性。TF-IDF通过计算词频和逆文档频率来评估一个词对于文档的独特性，而信息增益则是根据特征对分类信息的贡献程度来决定其重要性。 机器学习算法是关键技术之一，论文列举了多种算法，如朴素贝叶斯（Naïve Bayes）、支持向量机（Support Vector Machine）、Rocchio法、k-近邻法（k-NN）、决策树、贝叶斯网络、多元回归模型、神经网络和休眠专家法等，这些算法各有特点，用于不同场景下的分类和预测任务。 系统实现方面，论文强调了设计中的分类体系构建，采用基于统计的分类算法，并引入了动态更新机制，结合Log分析和用户行为控制，以确保信息的实时性和准确性。这种策略有助于提高搜索引擎如指南针搜索引擎的信息检索效率和用户体验。 在整个研究过程中，刘辉同学关注到了中文网页在全球信息格局中的相对劣势，旨在通过优化特征提取和聚类方法，提升中文网页在搜索结果中的可见度，满足日益增长的中文互联网用户需求。" 这篇论文不仅深入剖析了网页特征提取的关键技术和策略，还展示了如何将这些技术应用于实际的搜索引擎系统，具有很高的实用价值和理论研究意义。