Web文本分类挖掘：朴素贝叶斯算法的研究与改进

"42951VC基于Web的文本分类挖掘的研究.doc" 本文详细探讨了基于Web的文本分类挖掘的理论与实践。首先，作者介绍了数据挖掘的基本概念，这是一个涉及从大量数据中提取有价值信息的过程。数据挖掘在互联网环境下显得尤为重要，因为它能够帮助我们从海量的Web数据中提取出有用的信息。 接着，论文深入讨论了Web挖掘，这是一种专门针对Web内容、结构和使用模式的挖掘技术。Web挖掘分为三个主要类别：Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘。其中，Web内容挖掘是本文关注的重点，特别是对于文本分类的应用。 文本分类是数据挖掘中的一个重要任务，它涉及到将文档自动归类到预定义的类别中。论文详细阐述了几种常见的文本分类算法，包括基于统计的方法，如朴素贝叶斯分类器。朴素贝叶斯算法因其计算效率高、易于实现而被广泛使用，但其假设特征之间相互独立，这在实际文本数据中往往并不成立。因此，作者对朴素贝叶斯分类算法进行了改进，尝试引入HTML标记权重以更准确地反映文档内容。 HTML标记在文本分类中的作用不可忽视，它们提供了关于文档结构和语义的重要线索。论文中简要概述了现有的网页标记过滤技术，并提出将这些标记信息与文本分类算法相结合，以提高分类的准确性。通过考虑HTML标记，可以更有效地处理文档的上下文信息，这对于改进分类器的性能至关重要。 尽管作者的改进策略提高了分类的某些方面，但在精确率方面可能仍存在不足。因此，论文结尾部分，作者对未来的研发方向进行了展望，指出需要进一步研究如何优化分类器的精确性，并提出了个人见解，可能包括更复杂的特征选择策略、深度学习方法或者集成学习等。 关键词：Web挖掘，朴素贝叶斯，数据挖掘，文本分类，网页标记。 这篇毕业论文不仅展示了作者对Web文本分类挖掘的深入理解，还体现了在实践中改进现有算法的尝试，为后续的研究提供了有价值的参考。通过这种研究，我们可以期待更高效的文本分类系统，从而更好地服务于互联网信息的检索和管理。