基于開放鏈接模式的網(wǎng)站分類技術(shù)研究開題報(bào)告

基于開放鏈接模式的網(wǎng)站分類技術(shù)研究開題報(bào)告一、研究目的和意義隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，網(wǎng)站數(shù)量呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，如何快速而準(zhǔn)確地對(duì)這些網(wǎng)站進(jìn)行分類，成為信息分類和檢索領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。傳統(tǒng)的網(wǎng)站分類技術(shù)主要依賴關(guān)鍵詞匹配和統(tǒng)計(jì)分析，存在匹配精度低、無法處理語義相同但語法不同的誤差、對(duì)于新詞匯和新事物無法處理等缺陷，難以滿足日益增長(zhǎng)的信息需求。開放鏈接（OpenLinking）模式是一種基于語義的網(wǎng)站分類技術(shù)，它主要基于語義分析的方式對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行分類，避免了傳統(tǒng)方式存在的局限。本文旨在從開放鏈接模式的角度出發(fā)，探討一種高效準(zhǔn)確的基于開放鏈接模式的網(wǎng)站分類技術(shù)，實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的信息分類以及更準(zhǔn)確的搜索推薦。二、研究?jī)?nèi)容和方法1.研究?jī)?nèi)容（1）開放鏈接模式的基本概念和原理（2）構(gòu)建語義分類加權(quán)圖，并利用PageRank算法進(jìn)行權(quán)重計(jì)算和排序（3）評(píng)估分類效果的方法和指標(biāo)2.研究方法（1）收集和整理一定數(shù)量的網(wǎng)站信息，準(zhǔn)備語料庫（2）基于開放鏈接模式和PageRank算法，設(shè)計(jì)分類算法并實(shí)現(xiàn)（3）根據(jù)已有的分類數(shù)據(jù)集，采用評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行分類效果評(píng)估（4）對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化，提高分類效果三、研究預(yù)期結(jié)果和意義本研究的預(yù)期結(jié)果是針對(duì)當(dāng)前網(wǎng)站分類技術(shù)的不足，提出一種基于開放鏈接模式的高效準(zhǔn)確的網(wǎng)站分類技術(shù)。該技術(shù)可以有效地解決傳統(tǒng)網(wǎng)站分類技術(shù)中存在的問題，如處理語義相同但語法不同的誤差、對(duì)于新詞匯和新事物無法處理等問題，從而實(shí)現(xiàn)更快捷、準(zhǔn)確的信息分類和搜索推薦。四、可行性分析和工作計(jì)劃1.可行性分析（1）語義分析技術(shù)已經(jīng)成熟，基于開放鏈接模式的網(wǎng)站分類技術(shù)在實(shí)踐中已經(jīng)取得了較好的效果（2）PageRank算法已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于搜索引擎等領(lǐng)域，并得到了驗(yàn)證（3）研究所需數(shù)據(jù)量小，成本低廉2.工作計(jì)劃（1）第一階段：收集和整理語料庫（2）第二階段：設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于開放鏈接模式的網(wǎng)站分類算法（3）第三階段：進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和結(jié)果評(píng)估，并對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化（4）第四階段：撰寫論文并進(jìn)行論文答辯預(yù)計(jì)完成時(shí)間：16個(gè)月。五、參考文獻(xiàn)[1]HanJ,KamberM.DataMining:ConceptsandTechniques[M].3rded.California,USA:MorganKaufmannPublishers,2011.[2]ManningCD,RaghavanP,SchützeH.IntroductiontoInformationRetrieval[M].Cambridge,UK:CambridgeUniversityPress,2008.[3]BrinS,PageL.TheAnatomyofaLarge-ScaleHypertextualWebSearchEngine[J].ComputerNetworksandISDNSystems,1998,30(1-7):107-117.[4]JehG,WidomJ.ScalingPersonalizedWebSearch[J].Proceedingsofthe12thInternationalWorldWideWebConference,2003:271-279.[5]TunkelangD.FacetedSearch[M].California,USA:ManningPublications,2009.[6]WuF,LiR,HuangZ.Large-ScaleWebIn