基于樸素貝葉斯的中文網(wǎng)頁分類研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著web網(wǎng)頁的迅速發(fā)展，海量的網(wǎng)絡信息大量涌現(xiàn)，如何在繁雜的信息中快速找到需要的信息是網(wǎng)頁自動分類研究的重要內(nèi)容。由于文本分類技術研究開始的時間較早，目前已經(jīng)擁有相對成熟的技術，網(wǎng)頁分類的方法仍以文本分類的方法作為研究基礎。同時由于網(wǎng)頁作為一種半結構化的文檔，含有豐富的結構信息，如何利用網(wǎng)頁中的結構信息和超級鏈接信息能夠更好的得到網(wǎng)頁分類效果，已經(jīng)成為目前網(wǎng)頁分類的熱點問題。
　　本文的研究工作主要包括以下幾項，首先根據(jù)網(wǎng)頁的鏈

2、接關系，在網(wǎng)頁采集的過程中，考慮網(wǎng)頁中超級鏈接指向的網(wǎng)頁對待分類網(wǎng)頁的影響，提出根據(jù)URL判斷網(wǎng)頁的相似性，并設計相應的爬蟲算法來采集網(wǎng)頁；接著對網(wǎng)頁的構成信息進行了分析，按照基于DOM樹的模型抽取網(wǎng)頁中重要的標簽，由于網(wǎng)頁中title標題、各級子標題hn、meta標簽中keywords和description的內(nèi)容、以及超級鏈接的錨文本等描述的內(nèi)容對于頁面的主題相關度具有突出貢獻的意義，在網(wǎng)頁分類中對這些內(nèi)容進行加權處理，增大這些信息

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