An Efficient Centroid Based Chinese Web Page Classifier

资 源 简 介

An Efficient Centroid Based Chinese Web Page Classifier

详 情 说 明

中文网页分类是自然语言处理领域的重要应用，质心分类器因其简单高效的特点成为轻量级解决方案中的优选。该系统通过构建每个类别的质心向量来实现快速分类，特别适合处理大规模中文网页数据。

核心流程分为三个关键阶段：首先进行中文分词和停用词过滤，将原始文本转化为词序列；然后采用TF-IDF算法提取重要特征词并构建高维向量空间；最后为每个类别计算所有样本向量的平均值得到质心向量。新文档通过余弦相似度与各质心比对即可确定所属类别。

该方法的优势在于训练阶段仅需存储质心向量，极大降低内存消耗。针对中文特性引入同义词合并和专有名词识别可进一步提升准确率。实际应用中可通过动态更新质心实现模型迭代优化，这对新闻分类等时效性强的场景尤为重要。