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面向用户兴趣的web文档聚类研究的中期报告
本研究旨在针对用户对Web文档的兴趣进行聚类，以提高搜索引擎的个性化推荐能力。本中期报告介绍了我们在研究过程中所采取的方法及已经取得的初步进展。
一、研究背景
随着互联网的不断发展，Web文档的数量也呈现爆炸式增长。这使得用户在搜索信息时往往会得到大量的重复或无关信息，导致其花费大量时间找到真正需要的信息。因此，与其完全依赖搜索引擎进行检索，不如研究如何根据用户兴趣对Web文档进行聚类，以提高搜索引擎推荐的准确性和可靠性。
二、研究内容
我们采用了基于机器学习的方法，首先对Web文档执行了特征提取，包括了文档的关键词、link、内容、图片等方面，然后将这些特征作为向量进行表示，接着使用聚类算法对Web文档进行了聚类操作。具体过程如下：
1.数据收集
在研究中，我们选取了若干用户进行了个性化推荐实验。为此，我们向这些用户发出了调查问卷，询问他们在Web搜索时的偏好、需求等方面，以便确定推荐需求和用户兴趣点。
2.特征提取
对于我们收集到的Web文档，我们利用各种技术对其进行特征提取，包括文档的关键词、link、内容、图片等方面。在此基础上，我们计算每个文档的TD-IDF权重，并将其转成向量进行表示。
3.聚类算法
现有的聚类算法种类繁多，我们选择了K-Means算法来实现聚类操作。该算法可以有效的将向量空间分割成k个不同的聚类，同时具有较好的可扩展性。
三、初步实验结果
目前，我们已经取得了初步的实验结果。我们在收集到的Web数据集上进行了聚类实验，使用了不同的聚类个数来探究最优结果。结果表明，K-Means算法在数据集上的聚类效果较好，同时运算速度也较快。在不同的聚类个数下，我们通过各项指标，包括轮廓系数、互信息和纯度等来衡量其聚类效果，得到了相对较好的结果。
四、研究展望
在未来的研究中，我们将继续完善数据集，以拓宽研究领域，加强对各聚类算法的对比研究，以更好地发现各算法的优缺点及适用范围，同时还将通过实验考察算法在大规模数据下的运行效率和准确性，以便让得到的算法更加实用。