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基于扩展网页和公平特征选择的网页分类算法研究的综述报告
引言
随着互联网的快速发展，网页的数量极大地增加。这使得网页分类成为了信息检索和文本挖掘领域的热门话题。网页分类是指将给定的网页划分到不同的类别中。其应用广泛，例如在搜索引擎中，在电子商务中进行产品分类等。目前，已经有许多算法被提出用于网页分类，本文将重点介绍基于扩展网页和公平特征选择的网页分类算法。
基础知识
网页分类有两种常用的方法，即基于监督学习和基于无监督学习。基于监督学习的分类算法需要有人工标注的训练集，而基于无监督学习的分类算法则不需要训练集。目前，基于监督学习的网页分类算法被广泛应用。大多数基于监督学习的算法都基于向量空间模型（VectorSpaceModel，VSM）并使用朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesClassifier，NBC）、支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）等算法。
扩展网页
扩展网页通常指的是增加网页的相关内容，如网页的标题、URL、内部链接、外部链接、metatag、图片等。而这些信息可能更能够表达网页的内容，因此扩展网页后的向量会更准确地反映出网页的特点。
比如，通常情况下，网页的URL能有效的反映其内容。因此，将URL在计算向量时加入算法中有助于提高分类准确率。图像含义也是比较明显的，如一个关于美食的网页，图片中出现了很多餐饮图片，而如果是一篇体育新闻，则图片中就会出现各类体育运动和运动员图片。这些图片可以在计算网页向量时，通过使用特定的特征提取方法，将其转换成数字特征加入算法中，从而有效地提高了分类准确率。
公平特征选择
由于网络状况和用户设置等差异，有些特征信息并不在所有用户机器中出现。如果直接使用所有特征进行分类，则这些没有出现在所有用户机器上的特征对分类结果的影响会非常大，这将导致不能准确地描述网页的内容，从而影响分类准确率。
因此，公平特征选择是十分重要的，其主要为了解决不同用户机器上特征的差异性。在公平特征选择中，需要先对所有训练网页进行特征选择，保留出现较多的特征作为全部特征。然后，将这些特征随机分配到不同的用户集合中，计算每个用户集合中的词频，并将其平均分配到所有用户集合中，这样就解决了不同用户机器上特征的差异性。
综述
基于扩展网页和公平特征选择的网页分类算法是近年来研究的热点之一。在此类算法中，通过扩充网页信息和公平特征选择，可以有效地提高分类准确率。
其中，扩展网页通过增加网页的相关信息，在向量计算中使用这些信息，可以提高分类准确率。公平特征选择则能够解决不同用户机器上特征的差异性。这两种方法的结合可以进一步提高网页分类的准确率。
在算法实现过程中，需要注意特征的选择和分组方式。选择的特征应该与网页的主题相关，同时要保证选择的特征数量不过多，以免特征之间产生冗余，影响分类准确率。而分组方式应该均匀合理地分配特征，避免偏向某些特定的用户机器。
总之，基于扩展网页和公平特征选择的网页分类算法是对传统网页分类算法的补充和改进，具有很好的应用前景。