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基于图模型的Web文档分类方法研究的任务书
一、选题背景与意义
当前，随着网络技术的不断发展，互联网上的文档数量呈几何倍数地增长，互联网已经成为人们获取信息的主要渠道之一，而Web文档分类技术随着Web信息迅速扩展而变得越来越重要。Web文档分类任务是将Web文档按照主题、内容等进行预先定义好的分类，以便我们能够更加方便地获取所需的相关信息。
Web文档分类技术在信息检索、垃圾邮件过滤、情感分析等领域都有着广泛的应用，例如在信息检索领域，可以通过将检索到的Web文档进行分类并进行快速检索，提高查询效率。同时，Web文档分类技术还可以在互联网广告投放、电子商务平台等方面起到重要作用。
本篇论文将研究一种基于图模型的Web文档分类方法，该方法将Web文档转化为无向权重图，然后通过计算图中结点的相似度来进行分类，该方法具有分类效果好，计算速度快的优点，可在实际应用场景中得到广泛的应用。
二、研究内容
1.研究Web文档分类的相关技术和现有研究现状。
2.研究基于图模型的Web文档分类方法，包括如何将Web文档转化为无向权重图和计算图中结点相似度的方法。
3.设计并实现该方法，并利用常见的Web文档分类数据集进行实验验证。
4.对比实验结果，并分析本方法的优缺点，提出未来改进的方向。
三、研究目标
本研究旨在尝试使用基于图模型的方法进行Web文档分类，探索Web文档分类的新思路，主要达到以下几个目标：
1.研究并了解Web文档分类的发展历程和现状，掌握常见的Web文档分类算法。
2.研究使用无向权重图进行Web文档分类的方法，并进行相关实验，验证该方法的有效性。
3.提高对图模型在文本处理中的应用意义的认识、探讨其使用在Web文档分类中的价值和变革，进一步创新使用范式和思路。
四、研究方法
本文主要采用文献研究和实验研究方法，文献研究主要是指通过收集与Web文档分类、图模型等相关领域的文献或文件，进行阅读和分析，并总结归纳其研究方法和成果。实验研究主要是指对利用无向权重图进行Web文档分类的方法进行实验验证，对比实验结果并进行分析和总结。
五、预期成果
1.对Web文档分类技术的研究进展以及该领域的发展趋势进行综述和评价。
2.提出基于图模型的Web文档分类方法，实现该方法，并进行相关实验。
3.本文所提出的基于图模型的Web文档分类方法能够在实际应用场景中展现出好的分类效果和计算速度。
4.对比实验分析结果，揭示该方法的处理效率和优缺点，为今后改进和完善提供经验和依据。
六、参考文献
[1]张璐璐,陶虹明.基于主题模型的Web文档分类方法.计算机技术与发展,2019,29(1):19-23.
[2]薛从信,陈健铭.基于分类属性词词典的Web文档分类.计算机应用研究,2019,36(3):639-642.
[3]Guo,Y.,&Ma,J.(2015).Acomparisonofsupervisedtextclassifiers.ACMComputingSurveys,47(2),1-36.
[4]Gao,J.,&Fan,W.(2012).Webclassificationusingclassificationtreewithadaptivenodesplitting.WorldWideWeb,15(2),209-227.