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基于短语特征的Web文档聚类方法研究的中期报告

摘要：

Web文档聚类是Web文档自动分类的一种方法。以往的研究中，大多数采用词频等传统的特征作为文档的表示方式。本研究提出利用短语特征进行Web文档聚类，并结合了TF-IDF权重和余弦相似度进行计算。研究半年来，已经完成了数据预处理、特征提取、相似度计算等环节，初步实现了短语特征的Web文档聚类，并在实验中对比了与传统方法的效果差异。

关键词：Web文档聚类；短语特征；TF-IDF权重；余弦相似度

一、研究背景与意义

随着互联网的发展，Web文档数量呈现爆炸式增长，其中包括了大量的信息，为用户提供了丰富的内容和服务。然而，如何对这些文档进行有效的自动分类，是高效利用Web文档信息资源，提高用户信息获取能力的一个重要问题。Web文档聚类是对Web文档进行分类的一种方法，可将相似性强的文档自动聚集形成一个类，网络用户就可以更加方便快捷地获取所需的信息数据。

以往的Web文档聚类研究中，大多采用传统的词频等特征作为文档的表示方式。然而，单纯的词频特征容易出现维度灾难问题，而且无法很好地反映出文档中词语的组合关系。因此，本研究提出了利用短语特征进行Web文档聚类的方法，增强了文档特征的表达能力。

二、相关研究

Web文档聚类早期的研究主要集中在传统特征表示上，如词频、词向量等。Liu等人提出了一种基于支持向量机（SVM）的Web文档聚类方法[1]，以词频为特征向量，通过线性核函数进行聚类。Wang等人利用概率模型对文档进行主题建模，并采用了共现特征表示，实现了Web站点的自动聚类[2]。

近年来，随着自然语言处理、机器学习等技术的发展，研究者们开始探索更加有效的特征表示方法。Xie等人提出了一种基于词对共现和语义相关性的特征表示方法[3]，可以更好地反映文本中词语之间的相互关系。Yu等人则将文档表示为短语树结构，并利用支持向量聚类方法进行聚类[4]。这些研究均表明，更加有效的特征表示能够提高Web文档聚类的效果。

三、研究内容与方法

本研究的目标是探究基于短语特征的Web文档聚类方法。具体而言，本研究采用以下步骤进行实验：

（1）数据预处理：采用Python语言对Web文档进行处理，包括HTML标签处理、停用词过滤等。

（2）特征提取：将处理后的文档表示为短语，通过短语频次计算文档短语特征向量。

（3）相似度计算：采用TF-IDF加权和余弦相似度计算文档之间的相似性。

（4）聚类分析：利用KMeans算法对相似文档聚类，进行聚类分析。

四、实验结果与分析

实验使用了同一数据集，分别采用传统的词频特征和短语特征进行Web文档聚类。在聚类结果分析方面，本研究采用了准确率、召回率和F1-score等指标进行评估。

实验结果表明，采用短语特征的Web文档聚类方法相比于传统方法，在聚类效果上有明显优势，表现出更好的准确率和F1-score。这表明短语特征在一定程度上能够反映文档语义信息，提高了文档相似性的表达能力，有助于提高Web文档聚类的效果。

五、结论与展望

本研究采用短语特征进行Web文档聚类的方法，在实验中取得了一定的效果。然而，在实践应用中还存在一些问题，比如短语的划分标准、特征权重的计算等。未来可以探索更加有效的特征表示方法，结合更加丰富的语义信息，使Web文档聚类更加准确、高效。