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信息检索算法的优化技巧信息检索是指根据用户需求，在大规模数据中查找并呈现相关信息的过程。
随着互联网的发展和大数据的兴起，信息检索变得日益重要。
为了提高检索效率和准确性，许多算法和技巧被提出来对信息检索进行优化。
本文将介绍一些常见的优化技巧，包括倒排索引、TF-IDF权重计算、查询扩展和用户反馈等。
倒排索引是一种常用的索引数据结构，它通过将文档的关键词映射到包含该词的文档列表中，来加速文档的检索。
倒排索引的核心是倒排列表，它存储了每个单词出现的文档列表。
通过倒排索引，可以快速地找到包含某个关键词的文档集合。
为了进一步提高检索性能，可以对倒排索引进行压缩和存储优化，如使用位图、前缀编码等技术。
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的权重计算方法，用于衡量单词在文档中的重要性。
TF指的是词频，即一个单词在文档中出现的次数；IDF则是逆文档频率，它衡量了一个单词在整个文档集合中的普遍程度。
通过计算TF和IDF的乘积，可以得到一个单词在文档中的权重。
在文档排序过程中，可以根据TF-IDF权重对文档进行排序，使得重要的单词更加突出。
查询扩展是指通过扩展查询词的方式来提高检索的准确性。
在用户输入查询词之后，可以利用同义词词典、相关词汇扩展、词形还原等技术来寻找相关的查询词并加入到查询中。
通过查询扩展，可以更全面地涵盖用户的查询意图，提高检索结果的覆盖率和准确性。
用户反馈是一种利用用户的点击行为、评分和评论等信息来优化检索算法的方法。
通过分析用户的反馈数据，可以了解用户的喜好和需求，进而优化搜索结果的排序和推荐。
例如，可以根据用户的点击行为调整文档的相关性评分，提高相关文档的排名；可以根据用户的评分和评论推荐相关的文档或商品。
用户反馈可以有效地提升信息检索的效果和用户体验。
除了以上几种常见的优化技巧，还有其他一些方法可以用于信息检索的优化。
例如，可以利用机器学习和深度学习技术，通过训练模型来提高检索效果；可以使用并行计算和分布式系统，加速大规模数据的检索和处理；可以引入多模态信息，如图像、视频等，来提供更丰富的搜索结果。
权重计算方法权重计算是信息检索和数据挖掘领域中的重要问题，它用于衡量文档或特征在特定任务中的重要性。
在不同的应用场景下，权重计算方法有所不同，但其核心目标都是为了提取出最具代表性和关键性的信息。
本文将介绍几种常见的权重计算方法，并对其进行简要的比较和分析。
首先，最简单直观的权重计算方法是词频（TF）方法。
词频方法是指在一个文档中某个词出现的频率，即该词在文档中出现的次数。
词频方法的优点是简单易懂，计算方便，但它忽略了词语在整个语料库中的普遍程度，容易受到一些常见词的干扰。
为了解决这一问题，我们引入了逆文档频率（IDF）方法。
IDF方法是指一个词语在语料库中的稀有程度，即该词语在语料库中出现的文档数的倒数。
通过将词频和逆文档频率相乘，可以得到一个更为准确的权重计算结果。
除了TF-IDF方法外，还有一种常见的权重计算方法是基于词嵌入（Word Embedding）的方法。
词嵌入是一种将词语映射到高维空间中的向量表示的技术，它可以捕捉词语之间的语义和语法关系。
在基于词嵌入的权重计算方法中，我们可以通过计算词语之间的相似度来确定其权重，从而更好地表达文档的语义信息。
此外，还有一种常见的权重计算方法是基于主题模型的方法。
主题模型是一种用来发现文档集合中隐藏主题的技术，它可以帮助我们理解文档之间的关联性和相似性。
在基于主题模型的权重计算方法中，我们可以利用主题分布来表示文档的特征，从而更好地描述文档的内容和意义。
综上所述，权重计算方法在信息检索和数据挖掘领域中具有重要的意义。
不同的权重计算方法适用于不同的应用场景，我们需要根据具体的任务需求来选择合适的方法。
在未来的研究中，我们可以进一步探索各种权重计算方法之间的关系，以及它们在不同任务中的优劣势，从而更好地应用于实际的应用中。
希望本文的介绍能够帮助读者更好地理解权重计算方法，并在实际应用中取得更好的效果。
感谢您的阅读！。
具有重要用途的研究课题。
而在这些数据中，文本数据又是数量最大的一类。
“文本分类是指在给定分类体系下，根据文本内容自动确定文本类别的过程”（达观数据科技联合创始人，张健）。
文本分类有着广泛的应用场景，例如：∙新闻网站包含大量报道文章，基于文章内容，需要将这些文章按题材进行自动分类（例如自动划分成政治、经济、军事、体育、娱乐等。
∙在电子商务网站，用户进行了交易行为后对商品进行评价分类，商家需要对用户的评价划分为正面评价和负面评价，来获取各个商品的用户反馈统计情况。
∙电子邮箱频繁接收到垃圾广告信息，通过文本分类技术从众多的邮件中识别垃圾邮件并过滤，提高了邮箱用户的使用效率。
∙媒体每日有大量投稿，依靠文本分类技术能够对文章进行自动审核，标记投稿中的色情、暴力、政治、垃圾广告等违规内容。
20世纪90年代以前，占主导地位的文本分类方法一直是基于知识工程的方法：借助专业人员的帮助，为每个类别定义大量的推理规则，如果一篇文档能满足这些推理规则，则可以判定属于该类别。
但是这种方法有明显的缺点：分类的质量依赖于规则的好坏；需要大量的专业人员进行规则的制定；不具备可推广性，不同的领域需要构建完全不同的分类系统，造成开发资源和资金资源的巨大浪费。
而机器学习技术能很好地解决上述问题，以统计理论为基础，利用算法让机器具有类似人类般的自动“学习”能力——对已知的训练数据做统计分析从而获得规律，再运用规律对未知数据做预测分析。
机器学习方法运用在文本分类上的基本过程就是：标注——利用人工对一批文档进行了准确分类，以作为训练集（进行机器学习的材料）；训练——计算机从这些文档中挖掘出一些能够有效分类的规则，生成分类器（总结出的规则集合）；分类——将生成的分类器应用在有待分类的文档集合中，获取文档的分类结果。
由于机器学习方法在文本分类领域有着良好的实际表现，已经成为了该领域的主流。
达观数据团队在处理海量数据方面具有丰富的经验，在文本分类技术方面有深入的实践，并将文本分类技术成功运用到了线上服务中，取得了良好的效果。
g1赋权法计算权重g1赋权法是一种常用的信息检索算法，用于计算文档集合中每个文档的权重。
通过给标题赋予更高的权重，可以使搜索引擎更加准确地返回与搜索关键词相关的结果。
本文将介绍g1赋权法的原理和计算过程，并探讨其在信息检索中的应用。
一、g1赋权法原理g1赋权法是基于改进的BM25算法的一种信息检索算法。
BM25算法是一种常用的文本相似度计算算法，通过比较查询词在文档中出现的频率和文档中的平均词频来计算文档的相关性。
然而，BM25算法对标题和正文中的关键词赋予相同的权重，无法准确反映标题对文档相关性的贡献。
为了解决这个问题，g1赋权法引入了标题权重因子，将标题中的关键词与正文中的关键词分开考虑。
通过对标题中的关键词进行加权，可以提高搜索结果的精准度。
二、g1赋权法计算过程g1赋权法是一种迭代计算的方法，通过多次迭代，逐步优化文档的权重。
具体计算过程如下：1. 预处理：对文档集合进行分词，去除停用词和标点符号。
2. 初始权重计算：将每个词语在文档中出现的频率除以文档的总词数，得到初始权重。
3. 计算标题权重：将标题中的每个词语的权重乘以一个标题权重因子，得到标题权重。
4. 迭代计算：重复以下步骤，直到收敛：a. 计算正文权重：将正文中的每个词语的权重乘以一个正文权重因子，得到正文权重。
b. 更新权重：将标题权重和正文权重按照一定比例进行加权求和，得到新的权重。
c. 归一化：将新的权重进行归一化处理，使得所有文档的权重之和为1。
5. 返回结果：按照最终的权重排序，返回与搜索关键词相关性最高的文档。
三、g1赋权法在信息检索中的应用g1赋权法在信息检索中具有广泛的应用价值。
通过赋予标题更高的权重，可以使搜索引擎更加准确地返回与搜索关键词相关的结果。
以下是g1赋权法在信息检索中的几个典型应用场景：1. 搜索引擎优化：搜索引擎可以通过使用g1赋权法来提高搜索结果的质量。
通过将标题中的关键词赋予更高的权重，可以使搜索结果更加准确，提升用户的搜索体验。
一种改进的多目标决策指标权重计算方法一、本文概述随着多目标决策问题的日益复杂，决策指标权重的确定成为影响决策效果的关键因素。
传统的多目标决策指标权重计算方法往往存在着主观性强、计算复杂、适应性差等问题，难以满足实际决策的需求。
因此，本文提出了一种改进的多目标决策指标权重计算方法，旨在提高决策的科学性和准确性。
本文首先对传统多目标决策指标权重计算方法的不足进行了深入剖析，指出了其存在的主要问题。
在此基础上，结合现代优化算法和决策理论，提出了一种基于熵权法和多目标优化算法相结合的改进方法。
该方法既考虑了指标数据的客观信息，又结合了决策者的主观偏好，实现了主客观权重的有机结合。
本文详细阐述了改进的多目标决策指标权重计算方法的理论框架和实现步骤。
通过熵权法计算各指标的客观权重，以反映指标数据的离散程度和重要性。
然后，利用多目标优化算法对主客观权重进行优化，得到最终的指标权重。
在此过程中，本文还针对不同类型的决策问题，设计了不同的优化策略，以提高方法的适应性和实用性。
本文通过多个实际案例验证了改进的多目标决策指标权重计算方法的有效性和优越性。
实验结果表明，该方法能够显著提高决策的科学性和准确性，为实际决策提供了有力的支持。
本文还对未来的研究方向进行了展望，以期进一步推动多目标决策指标权重计算方法的发展和应用。
二、相关理论和方法多目标决策分析：多目标决策分析是一种处理包含多个冲突或互补目标的决策问题的系统方法。
其核心在于如何平衡和优化这些目标，以找到最佳的解决方案。
在实际应用中，这些问题通常涉及多个利益相关者和复杂的决策环境。
权重计算的重要性：在多目标决策中，各个目标的权重分配直接影响到最终决策的结果。
权重反映了每个目标在决策者心目中的相对重要性和优先级。
因此，权重计算的准确性和合理性对于决策的质量和效果至关重要。
传统权重计算方法的局限性：传统的权重计算方法，如等权重法、主观评分法、专家打分法等，虽然简单易行，但存在明显的局限性。
权重计算方法权重计算方法是指在数据分析和信息检索中，用于评估和排名数据或文档重要性的一种数学算法。
在不同的领域和应用中，权重计算方法有着不同的具体实现和应用场景。
本文将介绍一些常见的权重计算方法及其应用。
首先，我们来介绍一种常见的权重计算方法——TF-IDF算法。
TF-IDF算法是一种用于信息检索和文本挖掘的常用加权技术。
TF代表词项频率（Term Frequency），IDF代表逆文档频率（Inverse Document Frequency）。
TF-IDF算法的核心思想是，一个词项在文档中出现的频率越高，同时在整个文集中出现的频率越低，那么这个词项对于该文档的重要性就越高。
通过TF和IDF的乘积来计算词项的权重，从而实现对文档的重要性评估和排名。
除了TF-IDF算法，另一种常见的权重计算方法是PageRank算法。
PageRank算法最初是由谷歌公司用于网页排名的算法，后来被广泛应用于其他领域。
PageRank算法的核心思想是，一个网页的重要性可以通过其他网页对它的引用来衡量。
如果一个网页被很多其他重要的网页引用，那么它本身也会被认为是重要的。
通过迭代计算，可以得到每个网页的PageRank值，从而实现对网页的排名。
此外，还有一种常见的权重计算方法是余弦相似度算法。
余弦相似度算法是一种用于衡量两个向量之间相似度的方法。
在信息检索和文本挖掘中，可以将文档表示为向量，然后通过计算它们之间的余弦相似度来评估它们的相似程度。
余弦相似度算法的优点是简单高效，适用于大规模文档的相似度计算。
除了上述介绍的几种常见的权重计算方法外，还有许多其他的方法，如BM25算法、LSI（Latent Semantic Indexing）算法等。
这些方法在不同的应用场景中有着各自的优势和局限性，需要根据具体情况进行选择和应用。
在实际应用中，权重计算方法通常会结合领域知识和经验进行调整和优化。
例如，在搜索引擎中，除了考虑文档的权重，还会考虑用户的搜索行为和反馈等因素。
ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用２００７，４３（１９）向量空间模型降维特征抽取特征选择权值调整文本表示图１文本向量优化技术１引言网络的发展使网络的信息量高速膨胀。
据Ｌｅｓｋ（１９９７）的报告指出，从１９９５到１９９７年，Ｗｅｂ上的文本信息以每年１０倍递增，预计到１９９８年已经超过美国国会图书馆，达到２０ＴＢ，目前已经很难对总的信息量进行准确的估计。
网络信息量虽然巨大，但是对９９％的用户来说９９％的信息都是无用信息，所以要想在网络中通过相关链接来找到所需的信息无异于大海捞针。
因此迫切需要研究出更为先进的技术来管理和组织这些信息，而对Ｗｅｂ文本进行分类是这些技术中最为重要的技术之一。
要进行Ｗｅｂ文本分类，首先要做的就是对Ｗｅｂ文本数据进行数学描述，其中最基本的模型就是向量空间模型。
在这种模型中，每一个不同的单词都作为特征空间中的一维，每一个文本就是特征空间中的一个向量。
但是，这种描述方法引发了一个非常严重的问题，那就是高维稀疏，加之文本数据所特有的近义词﹑多义词等等问题，使得文本分类具有相当高的时间复杂度，而且这些问题也极大地干扰了分类算法的准确性，使得文本分类的性能急剧下降。
因此，迫切需要通过其它技术优化文本向量表示以帮助提高文本分类的性能。
如图１所示，这些优化技术总的来说分为两类，首先是权重调整方法。
权重调整方法是通过综合考虑一个单词相对于一个文本﹑一个数据集或者一个类的重要性来调整其在不同文本中的权重，使其值尽可能正确地反映一个单词与一个文本在语义上的关系。
另一类优化技术是降维，它指的是通过降低特征空间的维度优化文本的表示。
主要包括特征选择和特征抽取两种技术。
本文将把重点放在权重调整的优化技术上。
在分析当前所采用的权重计算方案的基础上，结合Ｗｅｂ文本的特点，提出了一种新的权重调整方案，经实验验证能够有效提高Ｗｅｂ文本的分类性能。
２传统权重计算公式的分析单词权重的衡量不仅要考虑单词的局部权重，即单词在一Ｗｅｂ文档中词语权重计算方法的改进初建崇１，刘培玉２，王卫玲２ＣＨＵＪｉａｎ－ｃｈｏｎｇ１，ＬＩＵＰｅｉ－ｙｕ２，ＷＡＮＧＷｅｉ－ｌｉｎｇ２１．海军航空工程学院训练部，山东烟台２６４００１２．山东师范大学信息科学与工程学院，济南２５００１４１．ＮａｖａｌＡｅｒｏｎａｕｔｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｙａｎｔａｉ，Ｓｈａｎｄｏｎｇ２６４００１，Ｃｈｉｎａ２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｄｏｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉ’ｎａｎ２５００１４，ＣｈｉｎａＥ－ｍａｉｌ：ｗａｎｇｗｅｉｌｉｎｇ０７１４＠１６３．ｃｏｍＣＨＵＪｉａｎ－ｃｈｏｎｇ，ＬＩＵＰｅｉ－ｙｕ，ＷＡＮＧＷｅｉ－ｌｉｎｇ．ＩｍｐｒｏｖｅｄａｐｐｒｏａｃｈｔｏｗｅｉｇｈｔｉｎｇｔｅｒｍｓｉｎＷｅｂＴｅｘｔ．ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００７，４３（１９）：１９２－１９４．Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒｕｓｅｓｖｅｃｔｏｒｓｐａｃｅｍｏｄｅｌａｓｔｈｅｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｏｆｔｈｅＷｅｂｔｅｘｔ，ａｎａｌｙｓｅｓａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｆｏｒｍｕｌａＴＦ＊ＩＤＦ．Ｆｉｒｓｔ，ｗｅｅｘｐｌｏｒｅｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｏｆｔｈｅＷｅｂｐａｇｅｓｗｈｉｃｈａｒｅｗｒｉｔｔｅｎｉｎＨＴＭＬａｎｄｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅｓｉｔｕａｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｔｅｒｍｓｉｎＷｅｂｔｅｘｔ．Ｓｅｃｏｎｄ，ｗｅｕｓｅｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｈｅｏｒｙａｓｔｈｅｔｈｅｏｒｙｂａｓｅｔｏｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｑｕａｄｒａｔｉｃｅｎｔｒｏｐｙｍｕｔｕａｌｉｎ－ｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｔｏｔｈｅｆｏｒｍｕｌａ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｈｏｗｓｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙａｎｄｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｙｏｆｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｖｅｃｔｏｒｓｐａｃｅｍｏｄｅｌ；Ｗｅｂｔｅｘｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｗｅｉｇｈｔａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ；ｍｕｔｕａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ摘要：以向量空间模型作为Ｗｅｂ文本的表示方法，对传统的ＴＦ＊ＩＤＦ公式进行了改进。
首先，结合Ｗｅｂ文本中ＨＴＭＬ标签的修饰功能，体现了特征词在Ｗｅｂ文本结构中的位置信息；其次，以广义信息论为理论基础，引入了基于二次熵的互信息作为权重计算公式的一项，体现了单词的类区分能力。
实验验证了该方法的可行性和有效性。
关键词：向量空间模型；Ｗｅｂ文本分类；权重调整；互信息文章编号：１００２－８３３１（２００７）１９－０１９２－０３文献标识码：Ａ中图分类号：ＴＰ３９１作者简介：初建崇（１９７９－），男，助理工程师，主要研究方向：网络信息安全；刘培玉（１９６０－），男，教授，博士生导师，主要研究方向：数据库与网络信息安全；王卫玲（１９７９－），女，硕士研究生，主要研究方向：Ｗｅｂ挖掘、信息检索、信息过滤。
１９２ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用２００７，４３（１９）个特定文本中的重要性，还要考虑单词的全局权重，即单词在整个文本数据集中的重要性。
将这两个因素结合在一起，就得到了单词权重的通用公式：ｗｉｄ＝ｌｏｃａｌ（ｔ，ｄ）＊ｇｌｏｂａｌ（ｔ）（１）其中，ｌｏｃａｌ（ｔ，ｄ）代表局部权重，ｇｌｏｂａｌ（ｔ）代表全局权重。
单词权重最为有效的实现方法就是ＴＦ＊ＩＤＦ，它是由Ｓａｌｔｏｎ在１９８８年提出的。
其中ＴＦ称为词频，用于计算该词描述文档内容的能力；ＩＤＦ称为反文档频率，用于计算该词区分文档的能力。
ＴＦ＊ＩＤＦ的指导思想建立在这样一条基本假设之上：在一个文本中出现很多次的单词，在另一个同类文本中出现次数也会很多，反之亦然。
所以如果特征空间坐标系取ＴＦ词频作为测度，就可以体现同类文本的特点。
另外还要考虑单词区别不同类别的能力，ＴＦ＊ＩＤＦ法认为一个单词出现的文本频率越小，它区别不同类别的能力就越大，所以引入了逆文本频度ＩＤＦ的概念，以ＴＦ和ＩＤＦ的乘积作为特征空间坐标系的取值测度。
ＴＦ－ＩＤＦ初看上去似乎合理，然而如果深入研究的话，发现这种权值计算方法对Ｗｅｂ文本的分类并不是那么有效，其主要原因包括以下两个方面：（１）在Ｗｅｂ文本中，处于不同位置的单词的重要性是不同的，如果忽略单词的位置信息，仅仅以单词出现的频度作为单词重要性的衡量显然是不合理的；（２）ＴＦ＊ＩＤＦ是局部权重和全局权重的综合，它仅仅表达了一个单词对一个文本的区分能力，而并没有包含这个单词区分一个类和其它类的能力。
但是显然，对于文本分类来说，更为重要的是一个单词的类区分能力。
针对这些问题，近来的一些研究也提出了其它一些专门针对文本分类的单词权重调整算法，比如Ｓｈａｎｋａｒ＆Ｋａｒｙｐｉｓ提出了一种快速的迭代权重调整算法［１］，它通过在ＴＦ＊ＩＤＦ的基础上使用单词纯度来对单词的权重进行不断调整，使分类性能提高了２％～５％；陆玉昌等人提出了一种利用特征选择中的评估函数来代替ＩＤＦ进行权值调整的方法［２］，使越具有类区分能力的单词在权值调整后具有越高的权重，从而使分类精度有所提高。
为了很好地解决上述问题，本文提出了一种综合考虑Ｗｅｂ网页特点及其类别信息的权重调整方案。
下面将对这种权重调整方案进行详细的介绍。
３改进的权重计算方案针对第２章中所提出的在ＴＦ＊ＩＤＦ权重计算公式中所存在的问题，本文主要采用了以下两种方法予以解决：（１）分析了ＨＴＭＬ标签的修饰功能，对于不同标签下的单词赋予不同的权重，改进了传统的方法中仅仅以单词频度作为衡量标准的片面性；（２）为了尽量提高具有类区分能力的单词的权重，同时降低缺乏类区分力的单词的权重，将式（１）中的通用公式作了如下调整，扩展了一项单词的类区分能力：ｗｉｄ＝ｌｏｃａｌ（ｔ，ｄ）＊ｇｌｏｂａｌ（ｔ）＊ｃｌａｓｓＤｉｓｃ（ｔ）（２）其中ｃｌａｓｓＤｉｓｃ（ｔ）表示的就是单词ｔ的类区分能力。
３．１基于ＨＴＭＬ标签的加权首先假设用户在使用ＨＴＭＬ标签创建网页时，其使用标签的目的和标签所起的修饰作用是一致的。
如：当创建者使用〈ＥＭ〉标签时，确实是为了强调该标签所修饰的内容。
据此，本节根据标签的修饰作用对单词加权。
根据ＨＴＭＬ标签对Ｗｅｂ页面物理显示所产生的影响将其分为４类：（１）标签本身及其所修饰的内容均不在浏览器中显示。
有：＜！—…—＞（注释）。
（２）标签修饰的内容在浏览器上显示，绝大多数标签属于这一类。
又可分为４个子类：①改变文本的物理显示，如＜Ｂ＞（粗体显示）﹑＜Ｉ＞（斜体显示）。
②改变文本的内容样式，通过改变文本的物理显示来实现，如＜Ｈ１＞﹑＜ＥＭ＞。
③物理显示没有变化（同不加标签相比），但这些标签反映其修饰内容的属性。
有：＜ＣＯＤＥ＞﹑＜ＤＬ＞﹑＜ＤＴ＞﹑＜ＤＤ＞。
其中＜ＣＯＤＥ＞表明其修饰的内容为一段程序代码；＜ＤＬ＞﹑＜ＤＴ＞﹑＜ＤＤ＞则分别指出，下面是一列术语﹑术语词内容以及对这个术语的解释。
④当鼠标放在上面时，显示提示内容。
主要是标签的一些属性，如ｔｉｔｌｅ属性。
（３）标签本身在浏览器上显示。
包括：＜ＬＩ＞﹑＜ＯＬ＞﹑＜ＵＬ＞。
这些标签用于定义列表项。
（４）根据浏览器的设置或不同的浏览器，标签所修饰的内容可能显示，也可能不显示。
一个很重要的应用是对于标签＜ＩＭＧ＞的“ＡＬＴ”属性说明，用户可以通过浏览器的设置来决定是否下载图像。
不可缺省的“ＡＬＴ”属性表示图像不能显示时的替换文本，通常能够反映图片的内容。
因此加权这个标签属性是完全必要的。
除了＜ＩＭＧ＞外，标签＜ＡＲＥＡ＞（客户方图像映射的链接集合），＜ＡＰＰＬＥＴ＞（ＪａｖａＡｐｐｌｅｔ），＜ＥＭＢＥＤ＞（加入多媒体对象）也有这个属性。
相对于文本文档的单词权重计算，Ｗｅｂ页面中的词频计算表示为：ｔｆｗｉ，ｊ＝ｍｋ＝１!ｗｋ・ｆｋ（３）ｔｆｗｉ，ｊ称为单词的加权频率（ｗｅｉｇｈｔｅｄｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）。
ｆｋ表示词的第ｋ次出现（暂定ｆｋ的值恒为１），ｗｋ表示词在第ｋ次出现时修饰它的ＨＴＭＬ标签权重。
３．２单词的类区分能力的加权近年来，一些研究者［３，４］对使用ＴＦ＊ＩＤＦ权重函数给特征词加权的合理性提出了异议，因为一个文本中对分类有用的词条只占一小部分，而大部分词条与要判别的类无关，属于“噪音词条”。
结果两个文本的相似度在很大程度上是由噪音词条的词频差异，而非有用词条的词频差异决定。
这些噪音完全可能淹没有用信息，从而影响分类精度。
ＴＦ＊ＩＤＦ法中的ＩＤＦ函数在本质上就是一种试图抑制噪音的加权。
