中文网页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，我们已经进入了数字信息时代. 作为当今世界上最大的信息数据库，互联网也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具有海量，动态，异构，半结构化等特点，缺乏统一的组织和管理，如何快速，准确地从海量信息资源中找到所需的信息已成为一种需要. 网络用户迫切需要解决的一个大问题. 因此，基于Web的网络信息的采集和分类已成为研究的重点. 传统Web信息采集的目标是采集尽可能多的信息页面，甚至是整个Web上的资源. 在此过程中，它并不太在乎采集顺序和所采集页面的相关主题. 这使采集的页面的内容过于混乱，其中相当一部分利用率很低，这极大地消耗了系统资源和网络资源. 这需要有效的采集方法，以减少所采集网页的混乱和重复. 同时，如何有效地实现对采集网页的自动分类以创建更有效，更快速的搜索引擎也是非常必要的. 网页分类是组织和管理信息的有效手段. 它可以在很大程度上解决信息混乱的问题，并方便用户准确定位所需的信息. 传统的操作模式是在手动分类后组织和管理它们. 随着Internet上各种信息的迅速增加，手动处理是不切实际的. 因此，网页的自动分类是一种具有较大实用价值的方法，是组织和管理数据的有效手段. 这也是本文的重要内容. 本文首先介绍了该主题的背景，研究目的以及*敏*感*词*的研究现状，并阐述了网页采集和网页分类的相关理论，主要技术和算法，包括网络爬虫技术，网页重复数据删除技术，信息提取技术，中文分词技术，特征提取技术，网页分类技术等. 在综合比较了几种典型算法之后，本文选择了主题爬虫方法和在分类中表现良好的KNN方法，并结合了重复数据删除，分词和特征提取等相关技术的合作，并分析了中文网页的结构和特征. 经过分析，提出了中文网页采集与分类的设计与实现方法，并最终通过编程语言实现. 在本文结尾处，对该系统进行了测试. 测试结果符合系统设计要求，应用效果显着.