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中文网页获取及自动分类技术研究

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毕业论文范文题目：中文网页获取及自动分类技术研究，论文范文关键词：中文网页获取及自动分类技术研究
中文网页获取及自动分类技术研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着互联网技术的不断发展，INTERNET上的信息日益丰富，已经成为人们日常工作和生活中获取信息的重要来源。但是，由于INTERNET所固有的开放性和异构性，用户很难从纷繁复杂的海量信息中准确定位到自己所需要的信息。因此，如何合理和有效地组织和管理网上信息，已经日益成为信息处理领域一个十分重要的研究课题。传统的（文章此处忽略..）处理方式是依靠人工的方法对网页进行分类，即专业人员在浏览网页后，根据其内容将它划分到一个或多个类别中。然而，网页信息在不断地快速增长，仍然依靠人工的方式对大量的网页进行分类，将是不合适，也是难以实现的。为了使用户更容易更准确地定位所需要的信息，众多的学者开始研究网页自动分类技术。本文对中文网页获取和网页分类技术（本文此处忽略..）进行了研究，具体内容如下：1、给出了一种网页获取方法。此方法在Java应用程序中集成GoogleWebAPI实现网页的搜索和获取，同时构造正则表达式来实现在已获取的网页中匹配出更多的URL。2、详细论述了对中文网页进行自动分类的主要技术问题。论述了网页预处理过程，包括网页的清洗和中文自动分词技术。分析比较了各种分词（文章此处忽略..）技术，并介绍了中文分词系统ICTCLAS。3、分析和比较了三种中文文本表示模型和多种特征选取算法，采用了向量空间模型和特征词表示方法，并针对不同词性的词在文本中的作用以及降低特征向量维数的需要，提出了基于词性的特征提取算法，此方法在进行特征值权重之前就剔除认为是噪音的信息，从而在很大程度上提高了特征词权重的效率。（文章此处忽略..）4、分析比较了多种文本分类算法，详细介绍了KNN分类算法，并针对KNN算法效率较低的缺陷，提出了相应的改进方法，通过对文本的特征向量进行重构改进KNN算法实现了分类器。5、对本论文所构建的分类器进行了评估。实验结果数据表明，改进的KNN算法在基本不损失准确率的基础上召回率和分类效率都有明显提高。

以上为本篇毕业论文范文中文网页获取及自动分类技术研究的介绍部分。

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