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基于朴素贝叶斯的网页自动分类技术研究的中期报告
一、研究背景
随着互联网的发展，网页的数量呈现爆炸式增长，其中大部分网页需要分类，如新闻网站、电商网站等。网页自动分类技术可以使网页更加有效地被管理和利用。其中基于朴素贝叶斯的网页自动分类技术因其简单高效而备受关注。基于朴素贝叶斯的网页自动分类技术将网页转化为特征向量，并使用朴素贝叶斯分类器进行分类。
二、研究目的
本研究旨在通过研究基于朴素贝叶斯的网页自动分类技术，实现对网页的自动分类。
三、研究内容
1.网页自动分类技术的研究现状及相关理论知识的梳理。
2.使用Python语言完成网页自动分类技术的开发，包括对数据的预处理、特征向量的生成、朴素贝叶斯分类器的构建等。
3.使用真实数据进行测试、验证，对网页进行分类，并对分类结果进行分析和评估。
四、预期成果
1.实现基于朴素贝叶斯的网页自动分类技术的开发。
2.实现对网页的自动分类，并对分类结果进行分析和评估。
3.提供一种新的对网页进行自动分类的技术方案，并简化分类流程，提高分类效率。
四、研究进度
目前已完成前期调研及理论学习，并已完成数据的预处理、特征向量的生成。正在进行朴素贝叶斯分类器的构建。
五、研究困难和对策
一些分类误差的原因主要是网页的多样性和特点较复杂，需要采用更加精细的特征提取方式和更完善的分类器构建流程。目前正在进行模型的优化及完善。
六、结论
通过基于朴素贝叶斯的网页自动分类技术的研究，可以更好地实现对网页的分类，提高网页的管理和利用的效率。同时，该技术也为其他基于机器学习的分类技术提供了借鉴与参考。