基于Web的文本挖掘研究
基于Web的文本分类挖掘的研究
Capital Normal University论文编码：TP181首都师范大学学士学位论文基于Web的文本分类挖掘的研究院系信息工程学院专业计算机科学与技术系年级2001学号1011000047指导老师刘丽珍论文作者王雪完成日期2005年6月6日中文提要文本分类最初是应文本信息检索的要求出现的，但是随着文本数据的激增，传统的研究方法己经不适合大规模文本分类，文本数据挖掘应运而生。
作为文本数据挖掘的一个重要功能，文本分类技术日益成为研究热点。
文本分类目的是对文本集有序组织，便于文本信息高效管理，为人的决策提供支持。
但是传统的人工分类的做法存在许多弊端，不仅是耗费大量人力、物和精力，而且受人为因素影响较大，分类结果一致性不高。
与之相比，文本自动分类具有快速、高效的特点，且分类准确率较高。
对文本分类技术进行研究，介绍文本分类的基本过程，论述文本特征提取方法，讨论朴素贝叶斯、K近邻、支持向量机、投票等常用的文本分类原理与方法，探讨中文文本分类技术。
采用支持向量机技术，设计并实现了一个开放的中文文档自动分类系统。
实验表明，它不仅具有较高的训练效率，同时能得到很高的分类准确率和查全率。
关键词：文本挖掘文本分类支持向量机向量空间模型外文提要Text categorization appears initially for text information retrieval system; however text data increases so fast that traditional research methods have been improper for large-scale text categorization. So text data mining emerges, and text categorization becomes more and more important as a major research field of it.The purpose of text categorization is to organize text by order,so as to manage text information efficiently and support decisions of human being. However categorization by hand not only consumes plenty of manpower, material resources and energy, but also makes categorization accuracy inconsistent. Compared with categorization by hand, automatic text categorization classifies texts faster and its categorization accuracy rates higher.Introduces the techniques of text categorization, including its basic process ,the algorithms of text feature extraction ,the theories and technologies such as Naïve bayes, KNN, SVM, Voted and so on. Chinese text classification is discussed.An open Chinese document classification system using support is designed and implemented.The experiment shows that it not only improves training efficiency, but also has good precision and recall.Key wordt ext mining Text categorization Support Vector Machine(SVM)vector space model目录中文提要 ..................................................................................................................... １外文提要 ..................................................................................................................... ３目录 ........................................................................................................................... ４第一章绪论 ........................................................................................................... ５1.1文本自动分类研究的背景和意义 ............................................................. ５1.2问题的描述 ................................................................................................. ７1.3国内外文本自动分类研究动态 ................................................................. ７第二章中文文本分类技术研究 ............................................................................. ９2.1文本预处理 ................................................................................................. ９2.1.1文本半结构化 ................................................................................... ９2.1.2自动分词 ........................................................................................... ９2.1.3特征选择[12]....................................................................................... ９2.2分类模型 ................................................................................................. １０2.2.1贝叶斯（Naive Bayes）方法[14] .................................................. １０2.2.2K-近邻（KNN）方法 .................................................................. １０2.2.3决策树（Decision Tree）分类..................................................... １１2.2.4基于投票的方法 ........................................................................... １１2.2.5支持向量机（SVM）方法[17] ...................................................... １２2.3分类性能评价 ......................................................................................... １２第三章基于支持向量机的中文文本分类 ......................................................... １３3.1 统计学习理论.......................................................................................... １３3.2支持向量机原理 ..................................................................................... １５3.3支持向量机的特点 ................................................................................. １７第四章基于支持向量机的中文文本分类器的实现 ......................................... １８4.1 系统体系结构.......................................................................................... １８4.1.1文本训练模块设计 .......................................................................... １９4.1.2文本分类模块设计 .......................................................................... １９第五章系统的性能测试 ..................................................................................... ２０5.1开发环境和数据集 ................................................................................. ２０5.2测试结果及分析 ..................................................................................... ２０第六章总结与展望 ............................................................................................... ２２6.1全文总结 ................................................................................................. ２２6.2进一步工作及展望 ................................................................................. ２２附录（附图） ......................................................................................................... ２３参考文献 ................................................................................................................. ２６致谢 ..................................................................................................................... ２７第一章绪论1.1文本自动分类研究的背景和意义分类最初是应信息检索(Information Retrieval,简称IR)系统的要求而出现的，也是数据挖掘应用领域的重要技术之一[1].随着全球计算机与通讯技术的飞速发展、互联网的普及与应用，信息爆炸的现实使人们越来越注重对自动分类的研究，文本自动分类及其相关技术的研究也日益成为一项研究热点。
基于weka的web文本挖掘的研究和实现的开题报告
基于weka的web文本挖掘的研究和实现的开题报告一、研究背景随着互联网的飞速发展，网络上日益涌现大量的文本数据，许多的信息都属于非结构化文本数据，这给人们的信息处理、分析和挖掘带来了一定的挑战。
因此，基于Web文本的挖掘方法成为了当前信息处理应用中的一个重要研究方向。
数据挖掘技术是一种从数据中提取有用信息的方法，它包括了分类、聚类、关联规则挖掘、文本挖掘等技术。
而文本挖掘技术的主要目的是从大规模的文本数据中提取出其中有用的知识，帮助人们更好地了解文本数据中蕴含的信息。
然而，文本挖掘技术的研究面临着许多挑战。
首先，文本数据的语言表达是非结构化的，很难进行统一的数据表示和分析。
其次，在处理大规模的文本数据时，传统的数据挖掘方法往往会面临着计算速度慢、内存消耗大等问题，限制了其实际应用的范围。
因此，建立一种可靠、高效的文本挖掘方法成为了研究人员的重点之一。
在这样的背景下，基于Weka的Web文本挖掘方法的研究和实现具有十分重要的理论和实践意义。
二、研究内容本研究旨在探索基于Weka的Web文本挖掘方法，并将其运用到实际问题中。
具体研究内容如下：1. 建立Web文本挖掘的理论模型框架，包括文本数据的预处理、特征提取、分类和聚类等模块。
2. 基于Weka平台，实现Web文本挖掘的相关算法并进行优化。
3. 针对不同应用场景，通过对比不同的分类、聚类算法的实验结果，选取最佳的算法。
4. 在Web数据集上进行实验验证，分析算法在不同数据集、不同参数设置下的性能表现，并对结果进行解释。
三、研究意义本研究将探索基于Weka的Web文本挖掘方法，将其作为Web数据分析的一种有效手段，具有以下的意义：1. 可以有效地提高Web数据的分析和挖掘速度，充分发挥Web数据的潜在价值。
2. 可以为相关领域研究提供一个可靠的文本数据分析的平台，便于对大规模非结构化文本数据进行挖掘和分析，深入了解文本数据背后隐藏的规律和知识。
3. 可以拓展数据挖掘的应用领域，并促进数据挖掘技术的创新和发展。
面向Web的文本信息挖掘研究
张宏松 刘建辉 （ 宁工程技 术大学研 究生学院 阜新 １３０ ） 辽 ２ ００
摘要 ： 万维 网是一个 巨大的、 分布 广泛的、 全球性 的信 息服务 中心 ， 包含 了丰 富的信息资 源。Ｗｅ 它 ｂ挖掘 可 以快速 有效地获取所 需要 的信息 。基 于 Ｗｅ ｂ的文本挖掘是数据挖 掘 的重要 组成部 分 ， 讨 了 Ｗｅ 探 ｂ文本特征提 取 、 文本
分类、 文本 聚类等 Ｗｅ ｂ文本挖掘关键 实现技 术 ， 最后讨论 了 Ｗｅ ｂ文本挖掘 的价值及其对 Ｗｅ 发展 的重要性 。 ｂ
关键 词 ： ｂ挖 掘 文 本 挖掘 文 本 分 类 文 本 聚 类 Ｗｅ
１ Ｗｅ ｂ文本挖掘技术
Ｗｅ ｂ挖掘一 门交叉性学科 ， 涉及 数据 挖掘、 器学 机 习、 模式识别、 人工 智能、 统计 学、 算机语 言学 、 计 计算 机 网络技术、 信息学 等多个领 域。Ｗｅ ｂ挖 掘是 指从 大 量非 结构化 、 异构 的 Ｗｅ ｂ信 息资源 中发现有效 的、 新
计 算 机 系 统 应 用
用户界 面主要都通过 Ｗｅ ｂ实现。 由一个 Ｒ ｂ ｔ ｏ ｏ 程序 自
词、 词组和短语组成 文档的基本 元素 ， 并且在 不同 内容的文档 中 ， 各词条 出现频率 有一定 的规 律性 ， 同 不 的特征 词条就可 以区分 不同内容的文 本 。因此 可 以抽 取 一些特 征词 条构成 特征矢 量 ， 用这 个 特征矢 量来表 示 Ｗｅ ｂ文本 ， 一个 有效 的特征 词 条集 ， 必须 具备 以下 三个特征 ： 完全 性 ， 征 词条 能够确 实 表示 目标 内容 ； 特
动通过 Ｗｅ ｂ进 行 用 户主 题 信 息 的文 本 的 自动搜 集 。 为 了提高 数据挖掘 的效率 和有效性 ， 将高速 缓存 中的
基于数据挖掘的Web文本分析研究的开题报告
基于数据挖掘的Web文本分析研究的开题报告一、选题背景随着互联网技术的发展，越来越多的人开始使用互联网进行信息的传递和交流，Web文本因其明显的实用性，现已成为计算机科学、文献管理、社会学、新闻传播学等多个领域的重要研究对象。
现如今,互联网上汇集了海量的Web文本数据,但如何从这些庞杂的数据中挖掘出有价值的信息,并进行分析和应用，成为当前亟待解决的问题。
二、选题意义Web文本分析是利用数据挖掘和自然语言处理等技术，对Web文本进行提取、处理和分析，从中挖掘出有用的信息和知识。
它可以在新闻传播、市场营销、网络安全等领域发挥重要作用，如利用Web文本挖掘技术对竞争对手的策略进行分析、进行用户情感分析等。
因此，Web文本分析研究对于完善信息社会、提高竞争力有着极其重要的意义。
三、研究内容本研究将基于数据挖掘技术，对Web文本进行分析，主要包括以下内容：1. 文本数据的采集：运用Web爬虫等技术，从网络上采集Web文本数据；2. 文本数据的预处理：对采集到的Web文本数据进行去重、停用词过滤、词性标注、分词等预处理；3. 文本数据的挖掘和分析：运用数据挖掘技术，对预处理后的Web 文本数据进行文本分类、情感分析和主题分析等，进而挖掘出Web文本中存在的有用信息；4. 文本数据的可视化：基于Web数据可视化技术，将挖掘出的Web文本信息进行可视化展示，使其更加直观易懂。
四、研究方法1. 数据采集：使用Web爬虫技术采集目标网站的Web文本数据；2. 数据预处理：运用Python语言，利用NLTK和scikit-learn等工具包进行文本数据的去重、停用词过滤、词性标注和分词等预处理工作；3. 数据挖掘：基于Python语言使用机器学习算法实现文本分类、情感分析和主题分析等；4. 数据可视化：利用Web数据可视化技术，借助D3.js等可视化工具将挖掘出的Web文本信息进行可视化展示。
五、研究难点1. 文本数据的采集：如何规避网络反爬虫等问题，高效地从网络上采集到Web文本数据；2. 数据预处理：如何准确地进行文本分类、情感分析和主题分析等预处理工作，从而避免对最终挖掘结果的影响；3. 数据挖掘：如何选择合适的机器学习算法进行文本分类、情感分析和主题分析等工作，并对挖掘出的信息进行可信度评估；4. 数据可视化：如何选取恰当的可视化技术和图形展示形式，使得挖掘出的Web文本信息能够更直观、更易懂的呈现出来。
基于层次聚类算法的WEB文本挖掘技术研究
脑
２ １ 年第 ３期 ０１
基 于层 次 聚 类算 法 的 ＷＥ Ｂ文本 挖 掘 技术 研 究
吕 岚
（陕西铁路 工程 职 业技 术学院 陕西 渭南 ７ ４ ０ １０ ０）
【 摘 要 】 本文 分析 了 目前信 息检 索存在 的 问题 ， 绍 了 ＷＥ ： 介 Ｂ文 本挖 掘 的概 念及 处理 过 程 ， 并提 出 了两种基 于层 次聚类 的 ＷＥ Ｂ文本挖 掘技 术 并给 予分析 。
ａａＱ ＇ｃｌ ’（ ｒｘ ａ （）（ ｇＰＤ ｒｘＩｃ １ ｍ（ ｍ－ ａ ￣ ｒｌ Ｉ ｋ憩 ）
２ １ 年 第 ３期 ０ １
福 建 电
脑
４ １
层 次 聚类 中的 每一 步 是 基 于前 一步 的选择 进 行 局
在 计算 过程 中需 要 大量 的计算 形 ￣ｌ ［？的项 。 ｏ ｎ１ ｇ 为
文本 挖掘 的过程 如 图所示 ，从 文本 信 息源 出发 ， 最 生 的划分 方案具 有最 大的后验 概率Ｐ１ Ｉ１ （ Ｄ 。为了书 写 ２。 终 结果 是用户 获得 的知识 模式 。文 本挖 掘一 般 经过文 方便 ． 们省 去Ｑ。 的星号 。采 用 最大后 验 估计 的 局 我 上 本 预 处理 、 特征 提 取及 约减 、 习与 知识 模 式 提取 、 学 知 部 目标 函数 为 ： 识模 式 评价 四个 阶段 。 Ｗｅ ｂ文本 的收集 和 预处 理 ：程 序能 自动 利 用 网页
法 无法 把海量 的信 息转化 为知识 的形 态 。 文本 挖掘ｆ Ｗｅ 即 ｂ内容挖 掘１ 以计算 语 言学 、 是 统计
将层 次聚 类算 法 与模 型选择 相 结合在 许 多领 域 都
一方 面层次 聚类 限制 了搜索 空 间 ， 在速度 数 理分 析为 理论基 础 ， 合机器 学 习 和信息 检 索技术 ， 取 得 了成功 。 结 从 文本 数据 中发 现和提 取独 立于用 户 信息 需求 的文本 与准确 度之 间进 行 了一个 折衷 ：另一 方面 在层 次聚类 集 中的隐含 知识 ．文本挖 掘 是近几 年来 数 据挖 掘领 域 中通过使 用对数 似然 比． 去一些 项后 ， 以大 幅度 降 消 可 的一个 新兴 分支 ． 它是利 用文 本切 分技 术 ， 抽取 文本 特 低后 验 概率 的计 算量 。本 文重点 讨论 两种层 次 聚类 算
面向Web的文本信息挖掘技术研究
面向Web的文本信息挖掘技术研究1包剑辽宁工程技术大学职业技术学院计算机系，辽宁阜新（123000）摘要：WWW是一个巨大的、分布广泛的、全球性的信息服务中心，它包含了丰富的信息资源。
Web挖掘可以快速有效地获取所需要的信息。
基于Web的文本挖掘是数据挖掘的重要组成部分，探讨了Web文本特征提取、文本分类、文本聚类等Web文本挖掘关键实现技术，讨论了Web文本挖掘的价值及其对Web发展的重要性。
关键词： Web挖掘，文本挖掘，文本分类，文本聚类中图号：TP.391 文献标识码：A0. 引言随着WWW技术的迅速发展，万维网中蕴涵着具有巨大潜在价值的知识，为了从大量数据集合中识别出有效的、新颖的、潜在有用的和最终可理解的模式，通常采用数据挖掘技术。
Web文本挖掘是从数据挖掘发展而来，但是它又不同于传统的数据挖掘。
Web文本挖掘对象从数据库中的数据延伸到网络上的海量、异构、分布的Web文本数据。
Web在逻辑上是一个由文档集合超链接构成的图，因此，Web文本挖掘所得到的模式可能是关于Web 内容的，也可能是关于Web结构的。
由于Web文本是一个半结构化或无结构化的，且缺乏机器所能理解的语义，从而使有些数据挖掘技术并不适用于Web挖掘，因此Web挖掘需要用到更多的有别于传统数据挖掘的技术，以提高信息检索的精度和效率，改善检索结果的组织，使信息检索系统发展到一个新的水平。
1. Web文本挖掘技术Web挖掘一门交叉性学科，涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。
Web挖掘是指从大量非结构化、异构的Web信息资源中发现有效的、新颖的、潜在可用的及最终可理解的知识（包括概念、模式、规则、规律、约束及可视化等形式）的过程[1]。
当前研究的Web挖掘一般可分为三类：（1）Web内容挖掘。
它是从Web文档内容或其描述的挖掘获取知识的过程。
（2）Web结构挖掘。
Web文本挖掘技术探析
用 ＶＢ６ ０高 级 语 言 编 写 上 位 机 数 据 查 询 程 序 ， 随 时 对 数 ． 可
据库进 行查 看 、 检索 。
５ 数 据库 部 分
３ Ｗｅ ｂ文 本 挖 掘 的 过 程
当的相似度 阈值 ， 以保 证 同一 个 聚 类 中 文 档 的 紧密 相 关 。
不 Ｗｅ 文 本 挖 掘 的 主 要 处 理 过 程 是 对 大 量 的 ＨＴＭＬ 文 档 所 以 它 的 运 行 速 度 较 慢 ， 适 合 于 大 量 文 档 的 集 合 。 在 平 ｂ 面划分法 中 ， 先确 定 要生 成 的簇 的数 目 Ｋ。再 按 照某 种 首 集 合 的 内 容进 行 预 处 理 、 征 提 取 、 本 分 类 、 本 聚类 、 联 特 文 文 关
型分析 、 词性 标注 、 短语边 界辨 认 等 。通 常选用 词作 为 文本 基于密 度方法是根 据密度完 成对 象 的聚类 。它根 据对 象周 特征 的特征项 。 目前汉语 分词 主要有 基 于词典 和 规则 的方 围 的密 度不断增长 聚类 。基 于网格 方法 是先 将对 象 空间划 然 法 和 基 于 统 计 的 方 法 。前 者 应 用 词 典 匹 配 和 汉 语 语 言 知 识 分为有 限个单元 以构 成 网格 结 构 ， 后利 用 网格结 构 完成 聚类 。 进行 分词 。方 法 比较 简 单 、 词 容 易 、 分 效率 高 ， 对 词 典完 但
及 动态 的 ｗｅ ｂ内容 的 查 找 。Ｗ ｅ ｂ挖 掘 可 以 分 为 三 类 ： ｅ Ｓ ｒｅ ｏ ａａ 日志 挖 掘 的 手 段 是 路 径 分 析 、 联 规 ｗ ｂ ｅｖｒＬ ｇＤ ｔ 等 关 内容挖掘 ， ｅ Ｗ ｂ结 构 挖 掘 ， ｅ 用 记 录 的 挖 掘 。Ｗ ｅ 容 则 和序列模式 的 发现 、 Ｗ ｂ使 ｂ内 聚类 和分 类 。ｗｅ ｂ访 问信息 挖 掘可 用 Ｉ Ｔ ｕ ｈ９ ５编 写 应 用 程 序 ， 用 图 形 化 语 言 ， 序 界 面 的 ４路 视频信号 （ 中两路为 可云 台 的摄 像机 ） ｎ ｏ ｃ ． 采 程 其 以及集 安机 美 观 大 方 ， 机 界 面 良好 ， 于 操 作 ， 用 多 种 方 法 将 检 测 房 的 ３路视频 信 号 。监控 图 像清 晰 ， 足 之处 在于 控 制速 人 便 采 不 但 数据 显示 在程 序 界 面上 。应 用 程序 可 实 时采 集 现 场数 据 ， 度较 慢 ， 不影 响系统的正 常工作和功能 。 当采 集 的 开 关 量 发 生 变 位 时 ， 用 程 序 即 可 发 出 声 光 报 警 应 并 将 此 变 位 数 据 存 人 Ｓ Ｅ ＱＬＳ ＲＶＥ ０ ０数 据 库 中 ， Ｒ２０ 以便 值
Web文本挖掘研究
从海量的结构化数据 中提取其中隐含的信息和
知 识 的方法 和途径 ， 即数 据挖 掘技术 ， 在 已经 比较 现 成熟 。而 随着 Ｉｔｍｅ 的飞 速 发 展 ， 别 是 Ｗｅ ｎｅ ｔ 特 ｂ应
Ｗｅ 内容挖掘 Ｉ ｂ Ｉ ｂ Ｗｅ结构挖掘Ｉ Ｉ ｂ Ｗｅ使用记录挖掘
Ｗｅ ｂ内容挖掘是对 Ｗｅ ｂ页面内容进行挖掘 ， 从
Ｗｅ 文档内容信息或其描述 中抽取知识 ， ｂ 具体 的挖 掘形式可以有文本内容的总结 、 分类 、 聚类 、 关联分
基金项 目 ： 文系湛江师范学院人文社会 科学研究项 目“ 向学科建设 的高校 图书馆知识服务 ” Ｗ０ ３ ） 本 面 （ ８０ 成果之一 。
图 １ ）
１ １ Ｗｅ ． ｂ内容挖 掘
Ｗｅ 使用记录挖掘指通过挖掘 Ｗｅ ｂ ｂ日志记录， 来 发现 用户 访 问 Ｗｅ ｂ页 面 的 模 式 ， 改进 Ｗｅ 以 ｂ页 面的设计和 ｗｅ 应用程序的设计 ， ｂ 增强对最终用户 的信息服务质量。挖掘的对象是在服务器上的包括
Ｓｒｅｌｇ ａ 等 日志 。 掘 的 手 段 有 ： 径 分 析 、 ｅｖｒｉ Ｄ ｔ ｎ ａ 挖 路
学、 计算机 网络技术 、 信息学等多个领域。 １ Ｗｅ ｂ挖掘 分类
Ｗｅ 息 的 多样 性 决 定 了 Ｗｅ 掘 任 务 的多 ｂ信 ｂ挖
题类别 的情况下 ， Ｗ ｂ页面集全 聚合成若干个 将 ｅ 簇， 并且同一簇的页面内容相似性尽可能大， 而簇间
相似 度尽 可能小 。
１２ Ｗｅ ． ｂ结 构 挖 掘
图 ｌ Ｗｅ ｂ挖掘 分 类图
析、 趋势预测等针对 Ｗｅ ｂ文本信息和多媒体信息 ， 可 分为 Ｗｅ 本 挖掘 和 Ｗｅ 媒体 挖 掘 。Ｗｅ ｂ文 ｂ多 ｂ内
WEB文本挖掘的研究
Ｋ ｙｗｏｄ ： ｘ ｉｉｇＦ ａｕｅＳ ｌｃ ｏ ； ｘ ｔｇ ｒ ａ ｏ ； ｘ ｕｔｒ ｇ ｅ ｒｓＴｅ ｔ ｎｎ ；ｅｔｒ ｅｅｔ ｎＴｅ ｔＣａｅ ｏｉ ｄ ｎＴｅ ｔＣｌｓ ｉ Ｍ ｉ ｚ ｅｎ
１引言
Ｉｔ ｎｔ ｎｅ ｅ的规 模 是 相 当 庞 大 的 ．９ ９年 竹 计 有 ３５亿 个 网 页 ， ｒ １９ ． 并 且 以 每 天 １０万 的 速 度 增 长 ． ｏｇ ０ Ｇ ｏｌ 近 宣 布 已经 索 引 了 ３ ｅ最 ０
亿 个 网 页 随 着 ｉｔ ｎｔ 发 展 ， Ｂ信 息 也 急 剧 增 长 ， 海 量 、 ｎｅ ｅ 的 ｒ ＷＥ 在
摘 要 ： 章 首 先探 讨 了 ｗ ｅ 掘 的 地 位 ， 于 ＷＥ 的文 本 挖 掘嘎 Ｗ Ｅ 文 ｂ挖 基 Ｂ Ｂ挖 掘 的 重要 组 成 部 分 。 文章 重 点 对 文 本 特 征 提 取 、 本 分 文 类 、 本 聚 类 等 Ｗ Ｅ 文 本挖 掘 关键 实现 技 术做 了介 绍 ． 文 Ｂ 最后 讨 论 了 ｗ ｅ ｂ文本 挖 掘 的价 值 关 键 词 ： 本挖 掘 ； 征 提 取 ； 本 分 类 ： 本 聚 类 文 特 文 文
中图分类号 ：Ｐ ９ Ｔ ３３
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：０ ９ ３ ４ （ｏ ６ １ — ０ ７ ０ １ ０ — ０ ４２ ｏ ）１ ０ ８ — ３
Ｒｅ ｅ ｓ ａｍｈ ｎ ｏ Ｗ ｅ Ｔｅ ｔ ｂ ｘ Ｍｉｉｇ ｎｎ
Ｗ Ｕ ｅ ｅ ． Ｉ Ｈｏ ｇ ｕ Ｙｕ —ｆｎ Ｌ Ｕ ｎ —ｈ ｉ １
上 是 由文 件 结 点 和 超 链 接 构 成 的 网络 ． 因此 ＷＥ Ｂ数 据 挖 掘 的 模
Web文本挖掘及其分类技术研究
［ ｙ ｒｓＷｅ ｘ Ｍｉｉｇ；Ｃ ｔｇ ｒｚ ｔｏ１Ａｌ ｏｉｈ Ｃ ｍｐ ｒｓ ｎ Ｋｅ ｗｏ ｄ ］ ｂ Ｔｅ ｔ ｒｎ ｉ ａｅ ｏ ｉａｉＩ ｇ ｒｔ ｍ； ｏ ａ ｉｏ
１ 引言
Ｗｅ ｂ文 本 挖 掘 是 指 从 大 量 Ｗ ｅ ｂ文 档 的 集 合 Ｃ 中发 现 隐 含 的 模 式 Ｐ。 如 果 将 Ｃ 看 成 输 入 ，Ｐ看 成 输 出 ， 则 Ｗ ｅ ｂ文 本 挖 掘 的 过 程 就 是 从 输 入 到 输 出 的 映 射 ｏ ： Ｃ＿◆ Ｐ。 目前 ， ｗ ｅ ｂ文 本 挖 掘 可 以 实 现 对 Ｗ ｅ ｂ 上 大 量 文 档 集 合 的 内 容 进 行 总 结 、分 类 、 聚 类 、 关 联 分 析 等 功 能 ， 以 及 利 用 Ｗｅ ｂ文 档进行趋势分析 等。 Ｗ ｅ 文 本 挖 掘 系统 总体 结 构 图 如 图 １ ｂ 所示 。
文 本 挖 掘 的两 种 重 要功 能一 一 分 类 及 其 它 们 常 用 的 算 法 ，并 分 别 对 算 法 做 了 比较 ；最 后 ，得 出 结 论 并 进 行 了 展 望 。
【 键词］ ｅ 关 Ｗ ｂ文 本 挖 掘 分 类 算 法 比 较 ［ 图 分 类 号 ］ ３１ 中 ＴＰ ｌ ［ 献 标 识 码】 文 Ａ ［ 章 编 号 ］０ ７ ４ ６ （ ０ ０ ０ —０ ７ —０ 文 １ ０ －９ １ ２ １ ） ７ ０ ４ ２
・
应 用研 究 ・
Ｗｅ 文 本 挖 掘 及 其 分 类 技 术研 究 ｂ
Web文本挖掘及其分类技术研究
Web文本挖掘及其分类技术研究Web文本挖掘及其分类技术研究随着互联网技术的发展，越来越多的数据被存储在网络中，包括文本数据、图像数据、音频数据等等。
其中文本数据是最为重要的部分，因为它包含了大量的信息，例如新闻、社交媒体、论坛等。
为了从这些文本数据中提取有价值的信息，人们需要将文本数据挖掘出来，这就是Web文本挖掘技术所要做的事情。
Web文本挖掘是一种通过文本数据分析和处理，寻找数据中隐藏的有用信息从而实现对数据进行理解和使用的技术。
Web文本挖掘可以应用于多个领域，例如电子商务、新闻媒体、社交网络等，这些领域中都有大量的文本数据需要挖掘。
Web文本挖掘的主要步骤包括数据预处理、特征提取、数据降维、建模和分类。
这些步骤都需要经过精细的处理才能使挖掘的结果更加准确和可靠。
数据预处理是Web文本挖掘的第一步骤。
这个步骤包括了对原始数据进行清洗、格式化、去除垃圾信息等操作。
这些操作可以清除噪声，为后续的特征提取打下基础。
特征提取是Web文本挖掘的核心步骤，因为它提供了文本数据中的关键词和特征。
特征提取是将文本数据转换为向量表示的过程。
这些向量都是由文本特征词组成的，每个特征词都是文本数据中的一个单词或短语。
使用不同的特征词对同一文本进行特征提取，可以得到不同的特征向量。
数据降维是Web文本挖掘中常用的一种技术。
因为在大规模的文本数据中，特征向量通常包含数百万维的特征。
这些维度影响了计算机的处理效率和存储空间。
因此，降维技术可以将文本数据的维度降低，以便更好的进行建模和分类。
建模是对特征向量进行分类的关键步骤。
分类是为了将文本数据划分为不同的类别，例如正面评论和负面评论。
为了实现分类，需要选择不同的算法，例如朴素贝叶斯、SVM（支持向量机）和决策树等。
Web文本挖掘技术中的一个重要环节是分类技术，因为它确定了数据的分类结果。
分类技术可以分为有监督学习和无监督学习两种方法。
有监督学习是指已知标注数据集，通过对这些数据集的学习和推理，来对一个未知样本进行分类。
文本与web挖掘实验报告
文本与web挖掘实验报告文本与Web挖掘是一种通过分析和提取文本数据以及从Web页面中获取信息的技术。
下面我将从多个角度来回答你关于文本与Web挖掘实验报告的问题。
首先，文本挖掘是指从大量的文本数据中提取有用的信息和知识的过程。
在文本挖掘实验报告中，可以包括以下内容：1. 研究目的和背景，介绍文本挖掘的研究背景和目的，解释为什么文本挖掘在当今信息爆炸的时代具有重要意义。
2. 数据收集和预处理，描述实验中使用的文本数据集的来源和收集方法，并介绍对数据进行的预处理步骤，如去除噪声、标记化、去除停用词等。
3. 特征提取和表示，说明在文本挖掘过程中如何从原始文本数据中提取有用的特征，并将其表示为计算机可以处理的形式，如词袋模型、TF-IDF等。
4. 文本分类和聚类，介绍实验中使用的文本分类和聚类算法，如朴素贝叶斯分类器、支持向量机、K-means等，并说明实验中如何评估模型的性能。
5. 情感分析和主题建模，讨论实验中涉及的情感分析和主题建模技术，如情感词典、LDA模型等，并解释如何应用这些技术来分析文本数据。
6. 实验结果和讨论，呈现实验的结果，并对实验结果进行详细的分析和讨论，比较不同方法的性能，探讨实验中遇到的挑战和改进的可能性。
接下来，让我们转向Web挖掘实验报告的内容：1. 网络数据收集，描述实验中使用的Web数据集的来源和收集方法，如网络爬虫的使用，以及如何处理和清洗收集到的数据。
2. 网络数据挖掘，介绍实验中使用的网络数据挖掘技术，如网页内容提取、链接分析、社交网络分析等，并解释如何应用这些技术来发现有用的信息。
3. 网络数据可视化，讨论实验中使用的网络数据可视化技术，如图形表示、热力图等，以便更好地理解和分析网络数据。
4. 网络数据挖掘应用，探讨实验中发现的有用信息，并讨论如何将这些信息应用于实际场景，如推荐系统、舆情分析等。
5. 实验结果和讨论，展示实验的结果，并对实验结果进行详细的分析和讨论，比较不同方法的性能，探讨实验中遇到的挑战和改进的可能性。
基于Web文本挖掘的主题搜索系统的研究与实现开题报告
基于Web文本挖掘的主题搜索系统的研究与实现开题报告一、选题背景与意义随着互联网技术的发展，网络上的文本数据呈现出爆炸式增长的趋势，其中有很多是与我们所关心的主题内容相关的。
比如，用户在搜索引擎中输入关键词进行检索时，搜索引擎会返回大量与该关键词相关的网页，但是其中往往只有极少数的网页与用户真正需要的主题内容相关，如果用户想要找到更详细、更准确、更专业的主题内容，就需要花费大量的时间和精力去筛选。
因此，如何从海量的网页中快速找到与用户所关心的主题内容相关的网页，是当前互联网数据挖掘研究领域亟待解决的问题。
基于Web文本挖掘的主题搜索系统就是为了解决这个问题而产生的。
该系统可以通过对网络上的文本数据进行挖掘分析和处理，自动抽取其中的主题特征，并将其进行组织和分类，从而为用户提供一个较为准确、快速、方便的主题检索平台。
该系统具有以下几个方面的意义：1.提高搜索效率。
基于Web文本挖掘的主题搜索系统可以更加精准地搜索与用户所关心的主题相关的网页，大大缩短了用户寻找所需信息的时间。
2.提高数据挖掘的自动化水平。
传统的主题分类需要人力参与，并且数据量往往较小，效率低下，而基于Web文本挖掘的主题搜索系统不仅能够快速地处理大量的网页数据，还能自动抽取和分析其中的主题特征。
3.扩大应用范围。
基于Web文本挖掘的主题搜索系统可以广泛应用于各个领域，如教育、医疗、金融、政府等，帮助用户快速获取与自身所需业务相关的信息。
二、研究内容和思路基于Web文本挖掘的主题搜索系统的研究内容主要包括以下三个方面：1. Web文本数据的预处理。
该部分主要包括网络爬虫的使用，对采集到的网页进行数据清洗，去掉无用的HTML标记、注释等，过滤停用词等，减少噪声数据的干扰，并进行索引。
2. 主题特征抽取和分析。
该部分主要针对网页文本中的主题进行抽取和分析，包括主题词提取、关键词识别、主题特征语义分析等技术，以构建Web主题分类模型。
3. Web主题分类模型的构建和优化。
web中文文本的数据挖掘技术研究的开题报告
web中文文本的数据挖掘技术研究的开题报告一、研究背景与意义随着互联网的普及，中文文本数据呈现爆炸式增长，其中包括社交媒体、网络新闻、论坛问答、博客文章等各种形式的文本信息。
这些文本信息对于企业、政府以及学术研究人员都具有极大的价值，因为它们包含了大量的用户态度、情感倾向、行为习惯、政治取向、市场需求等信息，能够帮助人们更好地了解客户需求、预测市场趋势、掌握用户行为等。
因此，对于中文文本数据的挖掘技术研究具有重要的理论和应用意义。
二、研究内容与目标本文将以中文文本数据挖掘为研究对象，以情感分析、主题模型、实体识别、关键词提取等技术为工具，建立中文文本数据挖掘模型，探究中文文本数据的特点、规律和应用，达到以下目标：1.对中文文本数据的特点进行分析和总结，包括文本的语言特点、文本数据来源、文本类别等；2.针对中文文本数据的挖掘需求，提出合理的数据挖掘模型，探究情感分析、主题模型、实体识别、关键词提取等技术的应用；3.设计相应的算法和模型，并在真实数据上进行测试和验证，测试数据来自于用户投诉、新闻报道、微博评论等；4.分析和解释模型的评价和结果，以期能够达到更优的效果。
三、研究方法与步骤本文采用文献综述和实证研究相结合的方法，首先对当前与中文文本数据挖掘相关的研究现状、以及情感分析、主题模型、实体识别、关键词提取等技术的应用情况进行综述分析，为后续研究提供基础理论知识和前期准备数据。
其次，以常用的文本数据挖掘技术为基础，构建具有实际应用价值的模型，并通过程序编写，使用程序工具包，对真实数据进行处理和测试，生成挖掘结果。
最后，依据挖掘结果，进行结果分析和解读，提出进一步的优化建议和应用方向。
四、研究预期结果本文研究预期达到以下结果：1.对中文文本数据的特点和规律进行深入的分析，对后续的研究和应用提供理论基础和技术支持；2.提出一套具有针对性的中文文本数据挖掘模型，并对情感分析、主题模型、实体识别、关键词提取等技术的应用进行研究和分析；3.在真实数据上进行测试和验证，验证模型的有效性和实用性；4.提出进一步的优化策略和应用方向，以期能够更好地应用到实际问题中。
基于Web文本挖掘相关技术的研究
基于Web文本挖掘相关技术的研究1 引言随着计算机、互联网的迅猛发展，近几年来，互联网已离不开人们的生活。
网页上的内容以网页文本的形式存放信息，但网页文本具有半结构化的特点。
因此，当今热门的研究方向便是如何快速有效地从Web上获取信息和知识。
Web 挖掘综合了数据挖掘技术和Web技术，因此，Web文本挖掘不但对经典的数据挖掘技术有着继承，也发扬着自身的各种特性。
2 什么是Web数据挖掘Web挖掘是利用数据挖掘、文本挖掘、机器学习等技术从Web页面数据、日志数据、超链接关系中发现感兴趣的、潜在的规则、模式、知识。
Web挖掘的目标是从Web的超链接结构、网页内容和使用日志中探寻有用的信息。
Web挖掘通常被划分为三种主要类型（如图1）：Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web 使用挖掘。
3 什么是Web文本挖掘3.1 文本挖掘文本挖掘主要应用于文本摘要的自动获取、文本分类、垃圾邮件过滤、知识库构建、搜索引擎等领域。
文本挖掘是从非结构化文本数据中，发现有效、新颖、有潜在价值、并可理解的文本模式的非平凡过程。
3.2 Web文本挖掘Web文本挖掘是从Web文本的数据中发现潜在的隐含知识。
挖掘对象是Web文本。
Web文本挖掘涉及领域广泛，是一门交叉性学科。
4 Web文本挖掘的基本流程Web文本挖掘通常由以下几个步骤完成（如图2）：获取Web文本集、Web 文本预处理、Web文本特征表示、Web文本特征提取、Web文本挖掘、质量评价、获得知识模式。
5 Web文本挖掘的相关技术5.1 Web文本集的获取Web文本集的获取主要通过网络蜘蛛。
网络蜘蛛能在各站点之间漫游并根据某种策略获取远程数据，之后保存获取到的文本集，便于接下来深入的分析工作。
深度优先和广度优先是网络蜘蛛获取文本一般使用的两种策略。
网络蜘蛛从起始页开始，顺着每一个链接一直抓取下去，处理完后再转入接下来的起始页，继续对链接进行如此地抓取，这种方式是深度优先，其优点是比较容易实现。
面向Web的文本挖掘技术研究_徐妙君
收稿日期:2002-12-19作者简介:徐妙君(1974-),女,浙江舟山人,浙江大学讲师,硕士研究生,主要研究方向为数据挖掘等。
控制工程Control Eng ineering of China May .2003Vol.10,S 02003年5月第10卷增刊文章编号:1671-7848(2003)S 0-0044-04面向Web 的文本挖掘技术研究徐妙君1,顾沈明2(1 浙江大学信息学院,浙江杭州 310000;2 浙江海洋学院信息学院,浙江舟山 316004)摘 要:简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web 应用特别是信息检索技术中的重要性。
再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面。
其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题。
在此基础上得出了一个完整的W eb 文本挖掘过程。
最后展望了文本挖掘技术在Web 应用中的前景。
关 键 词:数据挖掘;文本挖掘;Internet 中图分类号:T P 392 文献标识码:A1 引 言Internet 已经发展为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播信息的最主要渠道。
其中WWW(World Wide Web)的发展最为迅速,成为包含多种信息资源、站点遍布全球的巨大信息服务网络,为用户提供了一个极具价值的信息源。
而其中的文本是指以HT ML 格式存储的Web 页面、文档等,相对于传统的文本文档,它们的结构更加复杂、风格多样,而且具有极强的动态性,构成了一个异常庞大的具有异构性、开放性的分布式数据库,使得大多数不了解信息网络结构的互联网用户极容易迷失在 黑暗 网络中,或是为搜索所需内容而不得已接收大量无用信息。
如何高效地利用丰富的网上信息资源、寻找有效的知识发现模式已经成为当今热门的研究方向。
基于Web文本挖掘的研究的开题报告
基于Web文本挖掘的研究的开题报告一、选题目的随着互联网的普及，人们越来越依赖于互联网获取各种信息。
Web文本作为互联网上最主要的信息载体，其中蕴含着许多有用的信息和知识，如何从大量的Web文本中获取有效信息和知识成为了一个热门研究课题。
Web文本挖掘作为一种有效的文本分析手段，旨在通过计算机自动分析和挖掘大量的Web文本中的有用信息和知识，为用户提供更准确、更全面、更有用的信息和知识。
本文将基于Web文本挖掘，围绕Web文本数据的预处理、特征提取、分类、聚类等关键技术展开研究，以提高Web信息的质量和价值，为用户提供更好的信息服务体验，进而推动Web发展。
二、研究内容1. Web文本数据的预处理Web文本数据的预处理是文本挖掘的关键环节，主要包括HTML解析、文本过滤、分词、去停用词、词性标注等操作。
其中，HTML解析是将Web文本中的标记和标签提取出来，进行去重和归一化处理；文本过滤是去除无用信息，如广告、噪声等；分词是将文本按照一定规则进行切割，形成词语的序列；去停用词是去除文本中的无意义词，如“的”、“是”等；词性标注是对文本中的词进行词性识别和标注，为特征提取和分类提供基础。
2. 特征提取特征提取是Web文本挖掘的核心步骤，主要目的是将文本转化为机器能够处理的数值特征。
常用的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF模型、主题模型等。
词袋模型是将文本转化为词语的频率向量，用于描述文档的内容；TF-IDF模型是在词袋模型基础上加入词的重要程度权值，使得更具有区分度的词更受重视；主题模型是将文本表示为主题分布向量，用于揭示文本的隐含主题。
3. 分类分类是将不同的Web文本按照一定的规则划分到相应的类别中，主要方法包括朴素贝叶斯分类、支持向量机分类、决策树分类等。
其中，朴素贝叶斯分类是根据贝叶斯定理来计算每个类别出现的概率，以最大概率对未知样本进行分类；支持向量机分类是在样本空间中找到合适的超平面，将不同类别的样本分开；决策树分类是通过树形结构表达不同属性对分类目标的贡献，从而实现分类。
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的 Ｗｅ ｂ文本 。其次 ， ｂ Ｗｅ 在逻辑上是一个 由文档集
合 超链 接 构 成 的 图 ，因此 ，Ｗｅ ｂ文 本挖 掘 所 得到 的 模 式 可 能 是 关 于 Ｗｅ ｂ内 容 的 ，也可 能 是 关 于 Ｗｅ ｂ
结构的。 由于 Ｗｅ ｂ文本 是 一个 半 结 构化 或 无 结构 化 的 ，且 缺乏 机 器所 能 理解 的语 义 ，从 而使 有 些数 据 挖 掘 技 术 并 不适 用 于 ｗｅ 掘 。 因而 ，开 发 新 的 ｂ挖 Ｗｅ ｂ文本 挖 掘技 术 以及 对 Ｗｅ ｂ文本 进 行 预处 理 ， 以
处 。首 先 ， ｂ 本挖 掘 的对 象是 海 量 、 构 、 布 ｗｅ 文 异 分
其 中 ｔ 词 条 项 ， ； ） ｔ在文 档 ｄ中 的权 值 。基 ； 为 Ｗ（ 为 ； ｄ
于 Ｗｅ ｂ的 文 本 挖 掘 的特 征 提 取 重 点 是 对 文 本 中 出
现 的词 汇 、 名字 、 术语 、日期 和短 语 的特征 提 取 ，目 标是 实 现 提 取过 程 的 自动 化 。事实 上 ， 本 中词 汇 、 文 名字 和 日期 一般 在 文 中 出现很 多 ，因而特 征 提取 已 成 为基 于 ｗｅ ｂ文件 挖 掘 中 的一 项关 键 技 术 。
摘
崔 志 明 谢 春 丽 （ 苏州 ２ ５ ０ ） １０ ６
要 ： 基于 Ｗｅ ｂ的文本挖掘是 数据挖掘 的重 要组成部分 ， 文章重点对 文本特征提取 、 文本分类 、 文本聚类等
Ｗｅ ｂ文本挖 掘关 键实现技术做 了介绍 ， 最后讨论 了 Ｗｅ 文 本挖掘 的价值及 其对 Ｗｅ ｂ ｂ发展 的重要性 。 关键词 ：文本挖掘 。 文本分类 。 文本 聚类 ， 特征 提取
１ 引言
‘
２ 特 征 提 取
在迅猛增加的海量的异构 的 Ｗｅ 信息资源 中， ｂ 蕴含着具有 巨大潜在价值 的数据 。因而人们迫切 的 需要能从 Ｗｅ 上快速、 ｂ 有效地发现资源和数据的工 具， 以提高在 Ｗｅ 上检索信息 、 ｂ 利用信息 的效率 。 基于 Ｗｅ ｂ的文本挖 掘是一项综合技术 ，涉及 Ｗｅ ｂ数据挖掘、 计算语言学、 信息学等多个领域 。 不
文本 中 出现较 多 的名字 、术 语 、 日期 等都 为 区 分 文本 的类 型 提 供很 好 的线 索 ，由于篇 幅所 限 ，以
提取该文本 的特征 ， 便成为 ｗｅ 文本挖掘研究的重 ｂ
点。
基 于 Ｗｅ 本 挖 掘 的 主要 处 理 过 程 是 对 Ｗｅ ｂ文 ｂ 上 大量 文 档 集 合 的 内容 进行 分 词 处 理 、特 征 提取 、 结 构 分 析 、 本摘 要 、 文 文本 分 类 、 本 聚类 、 文 关联 分 析 等 。 ｌ 出 了基 于 Ｗｅ 图 给 ｂ的文 本 挖 掘 的一 般处 理
理 及 理 处 ＿ ｛
维普资讯
２０ ０ ２年 第 ｌ ０期
５ ｌ
基 于 Ｗｅ ｂ的 文本 挖 掘 研 究
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｘ ｉ ｉ ｇ Ｂａ ｅ ｎ ｓ ａ ｃ ｎ Ｔｅ ｔＭ ｎ ｎ ｓ ｄ Ｏ ｅ ｂ
苏 州 大学 计 算机 信息 处理 重点 实 验室
同研 究 者从 各 种 不 同 的角度 出发 ，对 文 本挖 掘 有着
对 Ｗｅ ｂ文 本 中 出 现 的 词 条 Ｔ及 其 权 值 的选 取
称 为 特征 提 取 。 由于 Ｗｅ ｂ文本 是 半结 构 化 的 甚至 是 无 结 构化 的 ，为 了能 够分 析 文 本 的 内容 ，弓 入 了 向 ｌ 量 空 间 （ Ｓ 的概 念 ， 文本 的 内容抽 取 出来 一 些 Ｖ Ｍ） 从
过程 。
分 征 Ｊ文本结 构
词 提 １分析器
处 取
特
文 本分类ｌ
解
释 览 浏 界 果 结
用
白
下我们仅 以 日期型的数据为例 ， 给出其 Ｐ Ｏ Ｏ Ｒ Ｌ Ｇ语 言的特征提取算法。其余 的算法将另文专述 ：
ｄ ｔ（ ：一 ａ ｌｘ）ｄ ｔ （ ） ａ ｘ） ｄ ｔ （ ； ａ ２ ｘ ． ｅ ｅ ｅ ｄ ｔ１ ｘ ： ｅ （ ， ｏｔ （ ， ａ （ ． ａ （ ） 一ｙａ Ｘ） ｍ ｎｈ Ｘ）ｄｙ Ｘ） ｅ ｒ
用特征词条及其权值代表 目标信息 ， 词条在不 同文档中所呈现出的频率分布是不同的 ，因此可 以 根 据 词 条 的频 率 特 性 进 行 特 征 提 取 和 权 值 评 价 。
Ｗｅ 本 中存 在 大 量 的 Ｈ ＭＬ格式的文 本 ， 普通 ｂ文 Ｔ 与
的文本相 比， Ｔ 文档中有 明显的标识符 ， Ｈ ＭＬ 结构信 息更加明显 ，在计算特征词条权值时 ，可以充分考 虑 ＨＭ Ｔ Ｌ文档 的特点 ， 对于标题和特征信息较多的 文本赋予较高权值 。 由于 Ｗｅ 文本的数据量信息非 ｂ 常 巨大 ，往往提取出来的特征向量 的维数非常高 ， 为 了提高运行 效率 ，需要对 特征 向量进行 降维处 理 ，仅 保 留权 值 较 高 的词 条作 为 文 档 的特 征项 ，从 而 形成 维 数 较 低 的 目标 特征 向量 。
不 同的理解 。我们从较一 般 的角 度出发 ，将 基于 Ｗｅ ｂ的文本挖掘看成是从 大量 Ｗｅ ｂ文本的集合 中 发现隐含的有效模式 。 基 于 Ｗｅ 文本 挖 掘是 从 数 据挖 掘 发 展而 来 ， ｂ的 但 是 它 同 传 统 的 数 据 挖 掘 相 比 又 有 许 多 独 特 之
能代表文本 内容的词条 ，通过分析这些特征词 ，达
到分 析 Ｗｅ 本 内容 的 目的 Ｏ 任何 的 Ｗｅ 本 都 ｂ文 ｂ文 可 以 用 从 中 抽 取 出来 的 特 征 向 量 ：Ｖ（） ｔ Ｗ ｄ ＝（ 。
（ ） …；ｌｗ （ ） …； ｗ （ ） 来唯 一 的代 表 文 本 ， ｄ； ｔ ； ； ， ｄ ｔ ｄ ） ，