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聚类算法及其在页面聚类中的应用研究的任务书
任务书
一、题目：聚类算法及其在页面聚类中的应用研究
二、任务描述：
当前，互联网上存在着大量的信息，给人们的信息获取带来了许多挑战。对于用户来说，面对这些信息，如何快速地准确地获取所需的信息已成为一个重要的问题。而页面聚类技术则是实现这一目标的关键。
聚类技术是机器学习领域中的一个重要分支，它可以将数据集中的对象按照一定的相似度分成若干个不同的类别。页面聚类方法是聚类技术在互联网应用中的一个重要应用。它能够将网页按照其相似的内容、结构等属性进行分类，为用户提供更加简洁、有序的浏览体验。页面聚类技术已经在大型网站如新闻网站、网上购物网站等得到了广泛的应用。因此，对于页面聚类技术的研究具有重要的现实意义和应用前景。
三、主要任务：
1.调研聚类算法及其在互联网应用中的现状及发展：
目前，聚类算法已发展出多种，并应用于广泛的领域，如工业、生物信息等。本任务要求研究聚类算法的基本思路及其特点，并对其在互联网应用中的现状及发展进行调研，包括其应用场景、优缺点等。
2.分析互联网页面聚类技术的实现思路：
页面聚类是指将相似的网页自动聚集在一起的技术。对于其实现，本任务要求研究其核心思想、算法及数据处理方法等。同时，对于聚类结果的评估指标和应用场景进行分析。
3.设计和实现基于聚类算法的页面聚类算法：
以研究所得聚类算法为基础设计并实现基于聚类算法的页面聚类方法。本任务需要考虑算法的效率、精度和可靠性等指标，并进行实验验证。
4.对页面聚类方法进行应用研究：
本任务要求基于采集的真实网站数据集进行实验，分析所设计的聚类方法在实际网站上的效果。通过对聚类结果的分析和比较，得出聚类算法对页面聚类的实现效果和应用性能评估。
四、主要要求：
1.对任务书中所涉及的聚类算法及其应用现状，需深入研究，提出创新思路，并从各个角度进行分析和评估。
2.对任务书中涉及的聚类算法、页面聚类技术进行设计实现，并在实验中进行模型的验证和检验。
3.对研究结果进行总结和归纳，并对其进行分析和应用性评估。
4.完成任务书所规定的任务，并按时提交任务报告，完成答辩。
五、参考文献：
[1]翁瑜，马丹丹.关于聚类分析算法的比较研究[J].现代计算机,2014,12(12):27-30.
[2]曾志鹏，林勤.基于聚类的网页内容提取研究[J].计算机科学与探索,2016,10(3):297-303.
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[4]胡艳艳,刘成伟,容开泳.一种基于文本和超链接结构的网页聚类方法[J].电脑知识与技术,2017,07:81-84+101.
[5]Qin,Z.,Yan,X.,Lin,X.,&Jiang,G.(2017).Anovelweb-pageclusteringalgorithmbasedonfuzzysimilarityandweightedfeatures.JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,1-14.