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Internet网页自动分类技术的研究的中期报告
尊敬的评委们，我是某大学计算机科学专业的研究生，我的研究方向是互联网信息处理，我的论文题目是“Internet网页自动分类技术的研究”。
在我的中期报告中，我想向评委们汇报一下我目前的研究进展和我的思路。
我的研究主要是关于如何对互联网上的网页进行自动分类。在互联网这么庞大的信息海洋中，网页的种类繁多，需要对其进行分类管理才能够更好地满足人们的信息需求。但是，由于网页数量巨大，手动分类几乎是不可能的，因此需要自动分类技术来辅助完成这一任务。
基于此，我选取了机器学习算法来进行研究。我的思路是将网页看做是一个文本，通过对文本进行特征提取，然后使用机器学习算法对其进行分类。在特征提取方面，我采用了TF-IDF算法。TF-IDF算法将文本转化为向量，通过计算文本中的词条在该文本中的词频以及该词条在文本集合中的逆文本频率，来标识该词条在该文本中的重要性。在分类方面，我选用了朴素贝叶斯算法和支持向量机算法进行实验比较。
目前为止，我已经完成了对朴素贝叶斯算法的实验研究，并根据实验结果进行了讨论分析。我从互联网上采集了大约3万个网页进行实验，在对数据进行清洗和预处理后，将数据分为训练集和测试集。在训练集上进行训练，测试集上进行测试，得到了比较好的分类效果。
接下来，我将继续进行支持向量机算法的实验研究，并对两种算法的结果进行比较分析。同时，我还将探究其他特征提取方法和机器学习算法在网页分类中的应用。
最后，感谢各位评委的聆听与支持，我会继续努力完成我的研究工作，并且根据您们的意见和建议进一步改进和完善我的研究。