基于VSM的中文网页分类特征选择技术研究与实现的任务书.docx

基于VSM的中文网页分类特征选择技术研究与实现的任务书
任务书
一、任务目标
本次任务旨在研究并实现一种基于VSM（VectorSpaceModel）的中文网页分类特征选择技术。该技术可用于数据挖掘、信息检索等领域，具有一定的实用价值和研究意义。
二、任务内容
1.深入学习VSM模型相关知识和算法原理。
2.应用VSM模型实现中文网页分类任务，并对相关的文本预处理方法和语言处理技术进行研究。
3.针对VSM模型在特征选择方面存在的问题，对文本数据进行特征选择。
4.对实现的中文网页分类系统进行优化和测试，获取各项性能指标。
三、任务安排
第一周：
1.学习VSM模型相关的基础知识和算法原理，了解VSM模型在文本分类中的应用。
2.研究和了解中文文本的预处理方法和语言处理技术。
第二周：
1.了解文本特征选择方法，掌握常见的特征选择技术。
2.实现基于VSM的中文网页分类系统，并集成特征选择方法。
第三周：
1.对实现的中文网页分类系统进行优化和测试，获取准确率、召回率和F1值等性能指标。
2.研究和探索更加高效的文本分类技术，并进行对比实验。
第四周：
1.撰写实验报告，总结研究成果和存在的问题，并提出未来的改进方向。
2.准备英文PPT和口头报告，进行讲解和交流。
四、任务要求
1.本任务为个人任务，需要每位成员按时完成，并保证成果的质量和可靠性。
2.要求深入学习和理解VSM模型相关知识和算法原理，并实现中文网页分类系统。
3.每位成员需要充分利用开源工具和资源，并主动探索更高效和灵活的实现方法。
4.需要按时提交实验报告和英文PPT。
五、参考资料
1.SaltonG,WongA,YangCS.AVectorSpaceModelforAutomaticIndexing[C]//CommunicationsoftheACM,1975,18(11):613–620.
2.SparckJones,Karen.Astatisticalinterpretationoftermspecificityanditsapplicationinretrieval.JournalofDocumentation,1972,28(1):1–23.
3.LewisDD.Naive(Bayes)atForty:TheIndependenceAssumptioninInformationRetrieval[C]//EuropeanConferenceonMachineLearning(ECML),Springer,Berlin,Heidelberg,1998:4–15.
4.刘建阳,杨蔚,吕旭伟.一种改进的特征选择算法及其在智能通信领域中的应用[J].中国科学:技术科学,2013,43(9):962-975.