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基于向量空间模型的网页过滤研究的任务书
任务书
任务名称：基于向量空间模型的网页过滤研究
任务背景：
随着互联网发展，人们可以随时获取并共享海量的信息，而信息过载问题也随之出现。一些网站为了获取更多的流量会不惜采用各种手段进行推销和广告，这些推销和广告会严重干扰读者的正常阅读和搜索体验，甚至对读者的信息安全造成威胁。因此，如何准确、快速、自动化地过滤网页中的烦人内容成为亟待解决的问题。
任务目标：
该任务的目标是通过使用向量空间模型来实现网页内容的分类和过滤。主要任务包括以下几个方面：
1.构建数据集：从互联网上收集用于训练和测试的网页数据，包括广告网页和普通网页。
2.特征抽取：通过使用NLP技术，提取出网页中的文本内容，并将其转换为向量的形式。
3.模型训练：使用机器学习算法训练分类模型，比如朴素贝叶斯（NaiveBayes）算法、支持向量机（SVM）算法或者神经网络（NeuralNetworks）算法等。
4.模型测试：使用测试集对训练完成的模型进行评估，以确定其分类准确性和性能。
5.应用实现：将训练好的模型应用于实际网页数据过滤中，实现对广告网页、病毒网页等有害网页的快速、准确过滤，提高用户的阅读体验。
任务计划：
本任务计划使用以下时间安排：
1.数据集构建（两周）：收集不少于5000个样本数据，制定数据收集方案，了解收集数据的相关知识，规划好数据收集流程和步骤，并与其他团队协调合作。
2.特征抽取（三周）：掌握NLP相关技术，理解词向量和文档向量的概念，使用Python或其他相关工具，将数据特征转换为向量的形式。
3.模型训练（四周）：掌握机器学习相关算法，评估和选择合适的算法，使用Python或其他相关工具，训练分类模型。
4.模型测试（两周）：使用测试集进行模型交叉验证，评估模型的性能与分类准确性。
5.应用实现（两周）：将训练好的模型应用于实际网页过滤中，实现对广告网页、病毒网页等有害网页的快速、准确过滤。
6.任务报告（两周）：撰写一份12000字左右的任务报告，包括任务的背景、目标、方法、结果和总结等内容，并通过组会或公开会议等形式进行报告。
任务要求：
1.了解和掌握机器学习、自然语言处理等相关基础知识。
2.具备良好的编程能力和基础的算法实现能力。
3.具备良好的数据处理和分析能力，能够使用Python或其他相关工具处理大规模数据。
4.具备良好的团队合作和交流能力，愿意与其他团队成员共同合作完成任务。
任务评价：
任务的评价主要从以下几个方面考虑：
1.任务是否按照计划完成，是否达到预期目标。
2.能否熟练掌握相关技术和工具，能否独立解决问题。
3.参与任务的积极性和贡献度。
4.报告的完整性、准确性和逻辑性，以及能否对其他团队成员进行有效交流和沟通的能力。
任务组成员：
本任务由3-5名团队成员共同完成，其中至少一名为团队组长。团队成员应具备良好的编程和分析、处理数据等相关技能。所有成员应能熟练使用Python，熟悉数据处理与分析工具及相关算法。
任务进度：
本任务整体计划完成时间不少于3个月，按照任务计划逐步完成任务各项内容，保证任务进度的稳定。
任务成果：
本任务的主要成果包括：
1.数据集：包括5000个以上的网页，用于训练和测试分类模型。
2.分类模型：至少一种或多种分类模型，准确的对网页内容进行分类和过滤的算法。
3.应用结果：对实际网页进行过滤实验，分析过滤结果的准确性和有效性。
4.任务报告：一份12000字左右的报告，包括任务的背景、目标、方法、结果等内容，以及对任务进行的总结和说明。
5.技术交流：团队成员应能够熟练掌握相关技术，并分享交流技术和经验。