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基于语义相似度的WEB结构挖掘研究及实现的开题报告
一、研究背景及意义：
随着互联网的迅速发展，越来越多的网站被建立，导致网络信息爆炸。如何挖掘出有价值的信息成为了研究的热点之一，而WEB结构挖掘作为其中的一种方法，已经得到了广泛的应用。WEB结构挖掘就是从WEB网页的结构关系中，提取出有用的信息，为用户提供更加有效和方便的检索服务。
目前，WEB结构挖掘主要采用的是基于关键词和链接分析的方法。但是，随着互联网的发展，用户对于搜索引擎的要求也越来越高，传统的方法已经难以满足用户的需求。因此需要提出新的方法。
而基于语义相似度的WEB结构挖掘，就是通过分析WEB网页中的语义信息，将具有相似语义的网页进行聚类，从而提高搜索效率和精度。这种方法可以避免传统方法中的一些问题，比如同义词和多义词等问题，提高了搜索的效果。
因此，本研究将探讨基于语义相似度的WEB结构挖掘方法的实现，为网络信息检索提供更好的服务。
二、研究内容及方法：
本研究的主要内容是构建一个基于语义相似度的WEB结构挖掘系统。要实现这个系统，需要完成以下几个方面的工作：
1.建立语义相似度模型：选择合适的语义相似度模型，并对其进行改进或优化，以提高模型的准确性和效率。
2.构建类别体系：构建一个基于语义相似度的类别体系，将WEB网页按照内容特点进行分类。
3.聚类算法实现：选取合适的聚类算法，将属于同一类的WEB网页归为一类。
4.系统实现：设计并实现基于语义相似度的WEB结构挖掘系统。该系统应该能够根据用户的要求，快速准确地搜索到所需信息。
本研究将采用的研究方法是实验研究法和数学建模法。首先，通过实验方法，可以对语义相似度模型进行调整和优化，提高模型的准确性和效率。然后，利用数学建模法，可以对聚类算法进行分析和优化，保证系统的效果。
三、研究预期成果：
本研究的预期成果主要包括：
1.建立一个基于语义相似度的WEB结构挖掘系统，能够根据用户的要求，快速准确地搜索到所需信息。
2.通过实验和数学建模，优化语义相似度模型和聚类算法，提高搜索的准确性和效率。
3.实现中文网页的WEB结构挖掘，可以为中文搜索引擎提供更好的检索服务。
四、研究计划：
本研究的时间安排如下：
第一年：完成语义相似度模型的研究和优化，构建类别体系，实现类别的分类和聚类算法的分析和优化。
第二年：完成WEB结构挖掘系统的设计和实现，对系统进行测试，搜集数据，对系统的效果进行分析。
第三年：对实验结果进行分析，发表研究论文，撰写毕业论文。
五、研究难点：
本研究的难点主要有以下几点：
1.语义相似度模型的选择和优化，如何提高模型的准确性和效率。
2.聚类算法的实现和优化，如何将属于同一类的WEB网页归为一类，并保证聚类效果。
3.WEB结构挖掘系统的设计和实现，如何快速、准确、有效地搜索出用户所需信息。