一个网页自动分类系统的设计

本文介绍了设计的一个网页自动分类系统。介绍了预处理 ,批量训练 ,特征选择 ,在线测试和重归档等模块的设计过程。系统采用有指导的学习方法 ,选取 Naive Bayes作分类模型和信息增益作为特征提取方法。测试结果表明 。

面向教学的网页自动分类系统的设计和实现

提出一个面向教学的页面自动分类的框架,并详细叙述了这一框架的实现。重点在于页面元数据的提取,页面特征的选取和量Web化。系统采用基于决策树的分类方法,采用机器学习算法,通过对大量人工标注页面的学习形成分类规则,并利用链接相关性对分类结C4.5果进行优化,以提高精度。

基于内容的中文网页自动分类系统

文章阐述了国内在基于内容的中文网页自动分类方面所做研究工作的发展现状,分析了已有工作的特点;在此基础上,结合自己的工作提出了一个基于内容的中文网页自动分类系统分析。给出了系统的总体结构设计思想和总体结构框架,以及组成系统的各个模块的功能和结构描述。按照该系统的设计思想和进一步的详细设计可以搭建一个系统化的、功能较为全面的、具有较高效率的中文网页自动分类系统平台。

中文网页自动分类现状的研究

本文重点阐述中文网页自动分类关键技术的现状,介绍分析了两个中文网页自动分类系统。并在文章最后对未来研究提出建议。