WEb 页面自动分类系统的设计与实现摘要：随着科学技术的飞速发展，我们进入了数字信息时代。互联网作为世界上最大的信息银行，已成为人们获取信息的最重要手段。由于网络上的信息资源有巨大的、动态的、异构的、半结构化的特点,缺乏统一的组织和管理,所以如何快速、准确地从大量的信息资源找到你所需的信息已经成为了网络用户急需解决一个大问题。因此，网络信息的收集和分类已经成为一个热门话题。传统的 Web 信息获取目标是尽可能多地收集信息页面，甚至是 Web 上的全部资源，在这个过程中，它并不太关注抽样顺序，而是页面的主题。这使得收集的页面的内容过于杂乱，大部分的利用率都很低，这极大地消耗了系统资源和网络资源。这需要有效的收集方法来减少收集的混乱和重复。同时，有必要对所收集的网页进行自动分类，以创建一个更高效、更高效的搜索引擎。网络分类是组织和管理信息的有效手段。它能在很大程度上解决信息杂乱的问题，方便用户准确定位所需信息。传统的操作模式是组织和管理人工分类随着互联网上各种信息的快速增长，手工处理信息是不现实的。因此，web 页面的自动分类是一种具有重要实用价值的方法，是组织和管理数据的有效手段。这也是本研究的一个重要部分。关键词：网页内容提取，文本自动分类，自动分类算法1. 引言目前，中国互联网上的网站数量巨大，增长迅速。这些网站需要分类以便更好更快的查询信息。虽然也有谷歌等目录,雅虎、搜狐和其他类别的中国网站分类,但由于使用人工方法进行分类,低效率,更新速度慢,无法完成当前巨大的大型中文网站报道,所以中文网页自动分类技术已经成为了在线文本数据组织和管理的关键技术。在本研究的背景下，虽然网页自动分类精度不高，但基于信息检索内容的网页自动分类研究，Web 数据挖掘应用仍具有深远的意义。2. 文本自动分类的研究现状在我国，自动文本分类研究始于 80 年代，由于中文文本之间没有间隔，需要专门的文本分割算法，因此国内很多学者将中文文本分割作为文本自动分类研究的重点和研究特征。作为电子工程的秘密，清华大学在 1995 年以语料库相关系数作为分类依据、词频和词频及其常见搭配作为补充使用了“停止列表”、“人工指导文本分类”。1997 年，山西大学计算机系刘凯英等人采用了三维加权算法，采用了最长匹配算法、分类词加权、语料库中提取词的自动分类。随着网络信息的快速增长，网页作为语料库的自动分类已经成为一个新的研究热点。自动文本分类有两...
