基于K-近邻算法的网页自动分类系统的研究及实现

摘要：

随着网络信息量的爆炸式增长,人们查找信息越来越难.Web搜索引擎的出现在一定程度上解决了这种矛盾.然而现行的搜索引擎无法根据用户所指定的主题进行针对性的搜索,因此,必须在搜索后对结果是否属于目标主题进行判断,以提高搜索的准确性,文中提出了一种基于K-近邻机器学习算法的信息自动分类的方法,能够对搜索到的网页自动地判定是否属于目标主题,并在实验的基础上验证了其在提高搜索准确性上的作用.

关键词：K-近邻算法、机器学习、网页分类

所属期刊栏目：17

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：21-23