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基于图模型的Web文档分类方法研究的中期报告 一、研究背景 随着Web文档的海量增长，文档分类问题变得越来越重要。Web文档分类是指将Web中的文档按照某种标准进行分类，以便更好地组织和管理文档。常常使用常见的机器学习算法进行Web文档分类，但是基于图模型的Web文档分类方法近年来也受到了研究者们的关注。基于图模型的Web文档分类方法主要是利用文档中的特征构建一张文档图，然后利用图模型对文档进行分类。文档分类具有应用广泛的价值，例如新闻检索、有哪些信誉好的足球投注网站引擎、数据挖掘等。 二、研究目的 本研究旨在研究图模型在Web文档分类中的应用。具体地，我们的目的是探究基于图模型的Web文档分类方法在分类精度、分类速度以及扩展性方面的优点和不足。 三、研究方法 本研究采用以下方法：首先，收集和整理现有的Web文档分类数据集，并对数据集进行预处理，例如数据清洗、特征选择和特征提取等。然后，构建文档图，使用图模型对文档进行分类。本研究主要采用以下两种基于图模型的方法：基于PageRank算法的分类方法和基于社区发现的分类方法。基于PageRank算法的分类方法是利用PageRank算法对Web文档进行排序，然后将排名较高的文档归为同一类；基于社区发现的分类方法是利用社区发现算法来对文档进行分类。最后，我们将比较上述两种方法在分类精度、分类速度以及扩展性方面的优缺点。 四、预期结果和意义 预计本研究能够从基于图模型的角度来探究Web文档分类方法。相比于传统的机器学习方法，基于图模型的方法在建模和分类效果上具有一定的优势。本研究能够对基于图模型的Web文档分类方法的适用性和可行性进行分析，对提高Web文档分类的精度和效率具有一定的参考价值。