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基于向量空间模型的中文网页自动分类技术研究的任务书
任务背景：
随着互联网的不断发展，网络数据的量不断增加，对于网页的自动分类技术越来越重要。网页分类技术是指对网络上的网页进行合理分类，使得用户可以更快、更准确地获取所需要的信息。目前，网页分类技术已经广泛应用于搜索引擎、信息推荐等领域。
任务描述：
本项目旨在研究基于向量空间模型的中文网页自动分类技术，通过收集大量网络数据，建立中文网页分类数据集，利用机器学习算法对网页进行分类并进行实验分析。具体任务如下：
1.收集中文网页数据，建立中文网页分类数据集，包括文本内容、类别信息等。
2.设计中文网页自动分类算法，基于向量空间模型，选取合适的特征提取方法和分类器，提高分类准确率。
3.实现中文网页自动分类系统，进行实验验证，分析分类准确率、召回率、F值等评价指标，并进行结果展示。
4.撰写科技论文，总结研究成果和思路，提出研究展望。
任务要求：
1.具有Python编程基础和机器学习算法基础。
2.具有数据采集和处理经验，熟悉常见的数据处理工具和方法。
3.熟练掌握向量空间模型的基本原理和应用，能够选择合适的特征提取方法和分类器。
4.具有团队合作精神和良好的沟通能力，能够与组员协作完成任务。
5.具有科学论文撰写和表达能力，能够撰写高质量的科技论文。