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基于语义相似度的WEB结构挖掘研究及实现的任务书
任务书
题目：基于语义相似度的WEB结构挖掘研究及实现
任务目标：
本次任务旨在实现基于语义相似度的WEB结构挖掘研究，通过分析网页内容的语义特征，建立相关模型和算法，对网页进行分类、聚类和挖掘，提高网页检索和推荐的效率和准确性。
任务内容：
1.研究目前WEB结构挖掘方法的现状，分析其优缺点和适用范围。
2.掌握WEB结构挖掘中常用的算法和工具，如WEB信息抽取、内容聚类、推荐系统、语义分析等。
3.基于语义相似度的WEB结构挖掘方法研究与实现。通过分析网页的关键词、主题和内容等语义特征，建立基于语义相似度的网页聚类模型和算法，提高网页聚类和分类的准确性和效率。
4.实现WEB结构挖掘算法和模型，并进行测试和优化。通过使用常见的数据集和真实网页数据，对算法进行测试和优化。
任务分工：
1.需要进行相关文献查阅和资料调研，以了解当前WEB结构挖掘的现状和发展趋势。负责人：**同学
2.需要熟练掌握WEB结构挖掘中常用的算法和工具，如WEB信息抽取、内容聚类、推荐系统、语义分析等。负责人：**同学
3.需要负责建立基于语义相似度的网页聚类模型和算法。根据已有的研究成果和算法，设计和实现初步的WEB结构挖掘算法和模型。负责人：**同学
4.需要对算法进行测试和优化。根据测试结果，对算法和模型进行优化。负责人：**同学
任务时间：
本次任务预计完成时间为两个月，具体分工和进度安排详见下表：
|任务名称|负责人|时间安排|
|------|------|------|
|文献查阅和资料调研|**同学|第1周-第2周|
|掌握WEB结构挖掘算法和工具|**同学|第2周-第3周|
|建立基于语义相似度的网页聚类模型和算法|**同学|第3周-第7周|
|算法测试和优化|**同学|第7周-第8周|
任务要求：
1.完成该任务的同学应具备一定的WEB结构挖掘和机器学习的知识和经验。
2.同学需具备良好的数据分析能力和编程能力，能够使用Python等编程语言进行算法实现和数据分析。
3.任务要求同学积极主动，高效完成任务，并保证代码的可重用性和可扩展性。
参考资料：
1.DataMining:PracticalMachineLearningToolsandTechniques,3rdEdition,byIanH.Witten,EibeFrank,andMarkA.Hall.
2.AnIntroductiontoMiningWebDataforRecommenderSystemsbyRobinBurke.
3.MachineLearningwithPythonCookbook,SecondEditionbyChrisAlbon.
4.WebDataMining:ExploringHyperlinks,Contents,andUsageData,SecondEditionbyBingLiu.
5.PythonWebScrapingCookbook:Over90provenrecipestogetyouscrapingwithPython,microservices,Docker,andAWSbyMichaelHeydt.