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基于链接分析的web组合分类器研究的中期报告

一、研究背景和意义

随着web技术的不断发展，互联网上的信息量越来越大，信息混杂不清，给用户带来了许多不必要的信息干扰。所以，如何从大量的web信息数据中准确分类和提取出有用的信息是一项迫切需要研究的课题。而web组合分类器作为一种新兴的分类方法，其可靠性和精度也得到了越来越多的关注和认可。基于链接分析的web组合分类器利用网页之间的链接关系进行分类，其不仅具有较高的分类精度和稳定性，而且相对于传统的文本分类方法，其运算速度更快，更适用于大规模的数据处理。

二、研究内容和方案

本研究旨在分析链接分析法在web分类器中的应用，研究基于链接分析的web组合分类器的实现方法和系统架构。具体研究内容如下：

1.研究基于链接分析法的web组合分类器的理论框架，并探究其在实际应用中的优缺点。

2.分析和比较已有的基于链接分析法的web组合分类器，并提出改进和优化的方案。

3.根据研究结果，提出一种新的基于链接分析的web组合分类器实现方案，建立系统架构。

4.利用实验数据和测试集对所提出的系统进行验证和评估，并与其他常用的分类算法进行比较。

三、研究进展和成果预期

目前，本研究已完成对基于链接分析法的web组合分类器的理论研究和相关文献的搜集和分析。下一步将着手开展实验数据的收集和系统的实现，并在此基础上进行算法的调优和优化。预计将于近期完成实验测试工作，进一步验证系统的可行性和有效性。最终，本研究旨在提出一种高效、准确的基于链接分析的web组合分类器，并应用于实际数据处理中。