基于web挖掘技术的网页分类研究的中期报告_第1页
基于web挖掘技术的网页分类研究的中期报告_第2页
基于web挖掘技术的网页分类研究的中期报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于web挖掘技术的网页分类研究的中期报告一、研究背景和意义随着互联网的发展和普及，网络上产生的数据量越来越大，数据的分类和整理变得越来越困难。为了更好地利用这些海量的数据，研究人员开始探索基于web挖掘技术的网页分类方法。网页分类是将网页按照一定规律分为不同的类别，以便更好地管理、利用和分析网络资源。它涉及到多个领域的知识和技术，如信息检索、数据挖掘、自然语言处理等。本研究旨在通过基于web挖掘技术的网页分类方法，对网络资源进行有效的分类和整理，提高资源的可利用性和效率。二、研究内容与方法1.研究内容本研究主要包括以下内容：（1）网页数据的采集和预处理通过网络爬虫程序，采集网络上的相关网页数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、去除不必要的标签等。（2）特征提取和选择应用特征提取和选择的方法，从预处理后的数据中提取有代表性的特征，为分类模型提供支持。（3）分类模型的构建和训练通过构建合适的分类模型，并利用采集到的数据对模型进行训练，建立可行的网页分类模型。（4）实验设计和结果分析设计实验，对分类模型进行测试与分析，验证模型的效果和可行性。2.研究方法本研究采用以下方法：（1）应用网络爬虫技术和Python编程语言，实现网页数据的采集和预处理。（2）选取常用的特征提取和选择方法，如TF-IDF、信息增益和卡方检验等，提取代表性特征。（3）采用常用的分类模型，如朴素贝叶斯、支持向量机和随机森林等，构建分类模型。（4）采用交叉验证等方法，对分类模型进行测试与分析，比较不同模型的效果和可行性。三、研究进展与成果1.研究进展（1）已完成网页数据的采集和预处理任务，成功爬取了大量的网络数据，并对数据进行了初步处理和清洗。（2）初步应用了TF-IDF等特征提取和选择方法，提取了有代表性的特征。（3）选取了朴素贝叶斯、支持向量机和随机森林等分类模型，尝试构建分类模型。2.研究成果（1）已完成中期报告和相关的文献综述。（2）已经完成了网页数据的采集和预处理任务。（3）初步应用了特征提取和选择的方法，提取了有代

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论