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基于向量空间模型的网页信息过滤方法研究的任务书
任务书
任务背景和意义：
近年来，随着互联网的快速发展，人们可以在互联网上搜索到各类信息。然而，伴随着信息的爆炸式增长，互联网信息的可信度和有效性也越来越受到关注。定制化的网页信息过滤系统可以使用户更好地获取到与自己需求相关的信息，因此发展一种高效准确的网页信息过滤方法具有重要意义。
任务内容：
本任务旨在基于向量空间模型研究网页信息过滤方法，完成以下任务：
1.总结相关领域的研究现状，了解目前常用的网页信息过滤方法，掌握向量空间模型的基本原理及其在信息检索领域中的应用。
2.基于向量空间模型，设计并实现一个网页信息过滤系统。该系统应具有以下基本功能：网页信息抓取、网页信息特征提取、关键词过滤、分类器训练与测试、信息推荐。
3.通过模拟实验和实际网页信息测试，分析和评价所设计的网页信息过滤方法的准确性、效率、可扩展性以及对不同领域的适用性，以进一步改进和优化该方法。
任务要求：
1.必须掌握Java、Python、R或MATLAB等编程语言中的至少一种。
2.必须掌握信息检索、自然语言处理、机器学习等相关领域基础知识。
3.必须熟悉网页信息抓取、网页信息过滤、机器学习等相关技术，并有一定的项目开发经验。
4.对于论文撰写部分，要求撰写规范，逻辑清晰，英文表达能力较强，熟悉相关文献的撰写和阅读。
任务时间：
本任务的时间安排如下：
任务启动时间：2021年6月1日
任务结束时间：2021年12月31日
任务提醒：
本任务属于实验研究类任务，需要实际数据和实验验证。在数据采集、处理和实验设计中，应注意保护用户隐私和安全。如有需要，请与指导教师或项目组保持沟通以获取必要的支持和帮助。