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基于vsm的网页文本分类技术研究

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分类号 TP39

UDC

密 级 学 号 **********

硕士学位论文

基于VSM的网页文本分类技术研究

王鹏

学 科 门 类： 工 学

学 科 名 称： 计算机应用技术

指 导 教

师： 周红芳 副教授

申 请 日 期： 基

于

VSM

的

网

页

文

本

分

类

技

术

研

究

王

鹏

西

安

理

工

大

学

西安理工大学硕士学位论文

II Finally, a classifier is constructed using the improved WCA algorithm based on the

semi-supervised machine learning theory. SougouCS, the Internet corpus of Sogou lab, and the

data sets obtained by the Web crawler are used in the experiment. The experimental results

show that the improved algorithm has a higher accuracy compared with the traditional.

Key words： Chinese webpage classification; feature extraction; weight calculation; vector

space model ( VSM ) 目录

I

目 录

1 前言 ........................................................................................................................................... 1

1.1 选题背景和意义 ............................................................................................................. 1

1.2 课题相关的国内外研究现状 ......................................................................................... 2

1.2.1 国外文本分类的研究现状 ................................................................................. 2

1.2.2 国内文本分类的研究现状 ................................................................................. 3

1.2.3 基于网页分类技术的研究现状 ......................................................................... 4

1.3 论文研究内容及结构组织 ............................................................................................. 4

1.3.1 论文研究内容 ..................................................................................................... 5

1.3.2 论文的组织结构 ................................................................................................. 5

2 Web挖掘研究概述 .................................................................................................................... 7

2.1 Web挖掘概述 .................................................................................................................. 7

2.1.1 Web挖掘定义 ...................................................................................................... 7

2.1.2 Web挖掘过程 ...................................................................................................... 8

2.2Web挖掘的分类 ............................................................................................................... 8

2.3 Web页面内容提取方法 ................................................................................................ 11

2.3.1基于模板的网页内容提取法 ............................................................................ 11

2.3.2基于统计的网页内容提取法 ............................................................................ 12

2.3.3基于视觉的网页正文提取法 ............................................................................ 12

2.4 Web挖掘的特点及面临的挑战 .................................................................................... 13

2.5 本章小结 ....................................................................................................................... 14

3 网页文本分类关键技术 ......................................................................................................... 15

3.1 文本自动分类 ........................................................................................................... 15

3.1.1 文本自动分类概念 ........................................................................................... 15

3.1.2 文本自动分类算法 ........................................................................................... 15

3.2中文网页自动分类过程 ................................................................................................ 16

3.3 中文网页预处理 ........................................................................................................... 17

3.3.1 HTML 解析 ....................................................................................................... 17

3.3.2 中文分词 ........................................................................................................... 18

3.3.3删除停用词 ........................................................................................................ 19

3.3.4 词条选择 ........................................................................................................... 19

3.4 网页文本表示 ............................................................................................................... 20

3.4.1 布尔模型 ........................................................................................................... 20

3.4.2 概率模型 ........................................................................................................... 20

3.4.3向量空间模型 .................................................................................................... 21

3.5 特征提取 ....................................................................................................................... 21

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基于svm和概率统计的文本分类方法研究

基于svm和概率统计的文本分类方法研究

- 1 - 基于svm和概率统计的文本分类方法研究

随着互联网的普及和信息量的日益增长，文本分类技术成为信息处理领域中的一个重要研究方向。本文将介绍一种基于支持向量机和概率统计的文本分类方法，该方法在实际应用中表现出良好的性能。

一、引言

文本分类是指将文本数据按照一定规则进行分类，是信息处理领域中的一个重要研究方向。文本分类技术可以应用于多个领域，如搜索引擎、情感分析、垃圾邮件过滤等。目前，文本分类技术已经得到了广泛的应用，但是由于文本数据的复杂性和多样性，文本分类技术仍然面临许多挑战。

支持向量机是一种基于结构风险最小化原则的分类算法，具有较高的分类准确度和泛化能力。而概率统计方法则是一种基于概率模型的分类方法，可以有效地处理文本数据中的噪声和不确定性。基于这两种方法，我们可以构建一种新的文本分类方法，以提高分类准确度和泛化能力。

二、支持向量机的原理

支持向量机是一种二分类模型，其基本思想是在特征空间中构造一个最优超平面，使得两类样本之间的间隔最大化。超平面的定义为：

$$w cdot x + b = 0$$

其中，$w$ 是超平面的法向量，$b$ 是超平面的截距，$x$ 是特征向量。

在实际应用中，如果数据集不是线性可分的，我们可以采用核函 - 2 - 数将其映射到高维空间中，从而使得数据集线性可分。

三、概率统计方法的原理

概率统计方法是一种基于概率模型的分类方法，其基本思想是利用训练数据集构建概率模型，然后利用该模型对新的数据进行分类。常用的概率模型有朴素贝叶斯模型和最大熵模型。

朴素贝叶斯模型是一种基于贝叶斯定理的分类方法，其基本思想是利用训练数据集计算出各个特征在不同类别下的条件概率，然后根据贝叶斯定理计算出新的数据属于每个类别的概率，从而进行分类。

最大熵模型是一种基于最大熵原理的分类方法，其基本思想是利用训练数据集计算出各个特征在不同类别下的期望，然后利用最大熵原理构建出一个概率模型，从而进行分类。

基于SVM—KNN的文本分类算法及其分析

基于SVM—KNN的文本分类算法及其分析

计算机时代２０１０年第８期　・　２９　－　

基于ＳＶＭ—ＫＮ　Ｎ的文本分类算法及其分析　

匡春临’，夏清强　（１．洛阳师范学院，河南洛阳４７１０２２；２．洛阳市教育局）　摘要：通过实验对ＳＶＭ、ＫＮＮ文本分类算法进行了深入探讨。基于ＫＮＮ和ＳＶＭ算法，提出了一种ＳＶＭ．ＫＮＮ算法。　该算法结合ＫＮＮ和ＳＶＭ两种分类器，并通过分类预测概率的反馈和修正来提高分类器性能。在ＣＷＴ１００Ｇ中文网页分　类测试系统中，对ＳＶＭ．ＫＮＮ算法的实际效果进行了测试和算法性能验证。　关键词：文本分类；ＳＶＭ；ＫＮＮ；ＳＶＭ—ＫＮＮ；算法比较　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｎ　Ｔｅｘｔ　Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＳＶＭ－ＫＮＮ　ＫＵＡＮＧ　Ｃｈｕｎ—ｌｉｎ　，ＸＩＡ　Ｑｉｎｇ—ｑｉａｎｇ　（，．　∞　Ｎｏｒｍａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌｕｏ？ａｎｇ，Ｈｅｎａｎ　４７１０２２，Ｃｈｉｎａ；２．Ｌｕｏｙａｎｇ　Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ　Ｂｕｒｅａｕ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｒｏｕｇｈ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ　ＳＶＭ　ａｎｄ　ＫＮＮ　ｔｅｘｔ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ａｒｅ　ｆｕｒｔｈｅｒ　ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＳＶＭ　ａｎｄ　ＫＮＮ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ａ　ＳＶＭ—ＫＮＮ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｉｓ　ｐｕｔ　ｆｏｒｗａｒｄ．Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ　ＫＮＮ　ａｎｄ　ＳＶＭ　ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ，ｔｈｅ　ＳＶＭ—ＫＮＮ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｃａｎ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｏｆ　ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ　ｂｙ　ｔｈｅ　ｆｅｅｄｂａｃｋ　ａｎｄ　ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ　ｏｆ　ｃｌａｓｓｉｆｙｉｎｇ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ．Ｉｎ　ＣＷＴ１００Ｇ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｗｅｂ　ｐａｇｅ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｔｅｓｔ　ｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅ　ａｃｔｕａｌ　ｅｆｆｅｃｔ　ｏｆ　ＳＶＭ—ＫＮＮ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｉｓ　ｔｅｓｔｅｄ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｏｆ　ｉｔ　ｉｓ　ｐｒｏｖｅｄ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｔｅｘｔ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ＳＶＭ；ＫＮＮ；ＳＶＭ—ＫＮＮ；ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ　

分享-文本分类实验报告

分享-文本分类实验报告

北京邮电大学

2013-2014学年第1学期实验报告

（代码就不分享了，都是文本格式处理的代码.欢迎大家批评指正！）

课程名称： 数据仓库与数据挖掘

实验名称： SVM文本分类

实验完成人：

姓名： 学号：

姓名： 学号：

姓名： 学号：

日 期： 2013 年 11 月 实验一：SVM文本分类

1. 实验目的

➢ 熟悉爬虫的使用，可以利用网络爬虫抓取所需的网络语料

➢ 熟悉中文分词软件，可以熟练使用接口完成分词任务

➢ 熟悉文本分类必要的预处理步骤，并运用到实验实践中

➢ 熟悉特征提取方法，包括CHI-square 和 LDA特征提取

➢ 了解SVM机器学习方法，可以运用开源工具完成文本分类过程

2. 实验分工

XXX：

(1) 运用爬虫对语料库新闻的收集

(2) 对数据的预处理工作

(3) 后期的不同对比试验的测试

XXX:

(1) 特征的提取

(2) 训练集和测试集的生成

(3) 后期的不同对比试验的测试

3. 实验环境

中文分词与LDA特征提取运行环境:

(1) Java version 1.7

(2) 开发环境:eclipse

Python代码运行环境：

(1)python 3.2 4. 主要设计思想

4.1 实验工具介绍

Web Crawler: 由实验室集体开发的网络爬虫，不对外公开。可以方便的通过正则表达式的配置，轻松的完成对网络数据的提取，并且可以根据需求完成过滤老新闻、不合适的网址格式等功能。最终的爬取结果文件已经经过程序处理，可以直接得到最需要得到的内容。例如：在此实验中，最终的爬取结果即为已经从网站中提取出的新闻标题和正文。

ICTCLAS：全称为汉语词法分析系统。具有简易的图形演示界面，和不同语言的API接口，开发者可以根据自己的需求选择不同的接口。主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典；在今年的12月中下旬会发布ICTCLAS2014版本。

基于SVM的网络文本分类问题研究与应用的开题报告

基于SVM的网络文本分类问题研究与应用的开题报告

基于SVM的网络文本分类问题研究与应用的开题报告

一、研究背景及意义

随着互联网技术的发展，互联网上的文本数据呈现爆炸式增长。在海量文本数据中，如何快速准确地分类，并提取有用信息，成为文本挖掘和信息抽取的关键性问题之一。网络文本分类是指将传统文本分类技术与网络技术相结合，通过对大量文本进行分类，实现对网络信息的快速、准确分析和处理。网络文本分类在信息过滤、情感分析、广告推荐等领域有着广泛的应用。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为一种强有力的分类方法，在文本分类中具有优异的表现。因此，本文基于SVM算法，对网络文本分类问题进行研究和应用。

二、研究内容及方法

本文将以分类任务为中心，针对网络文本分类问题进行研究和应用，具体研究内容包括以下几个方面：

1. 文本预处理。针对网络文本数据的特殊性（例如包含HTML标签、URL链接等），进行数据清洗和预处理，从而提高数据的质量。

2. 文本特征提取。通过词袋模型等方法，将文本数据转化为数字特征，以便于机器学习算法对其进行处理。

3. SVM算法集成。针对SVM算法中存在的泛化能力和计算能力问题，采用多种SVM算法集成方法，提高分类精度和运算效率。

4. 实验分析。利用公开数据集，在多个分类任务上进行实验分析，评价所提出算法的性能和效果，并与其他常见的分类算法进行对比分析。 本文将采用文献研究和实验分析相结合的方法，对网络文本分类问题进行深入探究。

三、研究计划及进度安排

1. 第一阶段（10月-11月）：熟悉文本分类和SVM算法的基础知识，了解相关领域的研究动态和方法。

2. 第二阶段（12月-1月）：收集和整理网络文本分类相关数据集，进行数据预处理和文本特征提取。

3. 第三阶段（2月-3月）：基于SVM算法，提出并实现多种分类算法集成方法，并进行实验分析。

4. 第四阶段（4月-5月）：总结和分析实验结果，撰写研究报告。