網(wǎng)絡(luò)原指用一個(gè)巨大的虛擬畫面，把所有東西連接起來，也可以作為動(dòng)詞使用。在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中，網(wǎng)絡(luò)就是用物理鏈路將各個(gè)孤立的工作站或主機(jī)相連在一起，組成數(shù)據(jù)鏈路，從而達(dá)到資源共享和通信的目的。凡將地理位置不同，并具有獨(dú)立功能的多個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)通過通信設(shè)備和線路而連接起來，且以功能完善的網(wǎng)絡(luò)軟件（網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、信息交換方式及網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)等）實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源共享的系統(tǒng)，可稱為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，使人們不僅面臨信息爆炸，同時(shí)也面臨著如何從浩如煙海的信息中獲取自己所需信息的難題。如何有效地組織和處理海量的信息，并過濾和管理網(wǎng)絡(luò)資源，已成為必須面對的問題。

　　為了網(wǎng)頁信息的有效組織和檢索，人們開發(fā)了各種網(wǎng)絡(luò)信息搜索器，在一定程度上確實(shí)提高了網(wǎng)絡(luò)信息的利用率。與文本分類技術(shù)相比較，網(wǎng)頁分類更加復(fù)雜，這是由網(wǎng)頁的結(jié)構(gòu)特征決定的，但是網(wǎng)頁的信息主要是通過文本的方式向人們傳遞的，所以在對網(wǎng)頁分類之前，首先要對其中的文本進(jìn)行提取，對所提取的文本分類，終使網(wǎng)頁分類問題轉(zhuǎn)化為文本分類問題。

　　目前，文本分類技術(shù)的研究比較活躍，已經(jīng)出現(xiàn)了多種文本分類算法，并且被廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域：信息檢索、搜索引擎、文本數(shù)據(jù)庫等。文本分類算法[1-3]基本是基于概率統(tǒng)計(jì)模型，本文就是基于互信息（MI）提出一種改進(jìn)的特征提取方法，并根據(jù)TFIDF提出一種新的特征權(quán)值計(jì)算方法構(gòu)建中文網(wǎng)頁分類器。

　　1 網(wǎng)頁預(yù)處理

　　網(wǎng)頁分類之前首先要進(jìn)行預(yù)處理，實(shí)際上就是HTML解析，把解析出來的內(nèi)容用于文本分類，選取網(wǎng)頁中的下面這些文本用于分類：

　　（1）錨文本。錨文本是網(wǎng)頁中用于指示所連接網(wǎng)頁內(nèi)容的提示，由于后面要對提取的文本進(jìn)行分類，所以只提取文字形式的錨文本。

　　（2）title文本。這樣的文本可能是網(wǎng)頁中重要的標(biāo)簽，必須取得。

　　（3）meta標(biāo)簽。其重要的功能就是設(shè)置關(guān)鍵字，網(wǎng)頁的制作者往往都設(shè)置了關(guān)鍵字，來提高網(wǎng)頁的搜索點(diǎn)擊率。可以利用meta標(biāo)簽中的有關(guān)文本內(nèi)容進(jìn)行網(wǎng)頁分類。

　　（4）主文本。上面這些信息獲取之后，網(wǎng)頁中剩余的文本信息還在各種HTML標(biāo)簽中，在HTML源文件中，主文本有可能不是連續(xù)出現(xiàn)的。主文本一般是網(wǎng)頁中文字集中的較長的字符串，查看源文件，那些比較長的字符串是整個(gè)出現(xiàn)在1個(gè)標(biāo)簽中的。

　　文本首先要確定的問題就是表示文本的基本單位，用于表示文本的基本單位通常稱為文本的特征或特征項(xiàng)。中文文本不同于英文文本，英文文本以空格為分隔符，非常明確。而中文文本需要對其進(jìn)行分詞處理才能得出每個(gè)特征。本文采用中科院計(jì)算技術(shù)研究所漢語詞法分析系統(tǒng)ICTCLAS3.0[4]進(jìn)行分詞。如果把這些對文本分類沒有意義的虛詞作為特征，將會(huì)帶來很大噪音，降低文本分類的效率和準(zhǔn)確率。因此，在提取文本特征時(shí)，應(yīng)首先考慮剔除這些對文本分類沒有用處的虛詞，而在實(shí)詞中，又以名詞和動(dòng)詞對于文本的類別特性的表現(xiàn)力強(qiáng)。

　　2 特征提取

　　特征提取就是提取出能代表某篇文章或某類的特征項(xiàng)，以達(dá)到降維的效果從而減少文本分類的計(jì)算量。典型特征提取方法：信息增益（Information Gain），互信息（MI）、文檔頻度（DF）。傳統(tǒng)的MI特征提取方法：

　　計(jì)算出所有特征詞的統(tǒng)計(jì)值后，從大到小進(jìn)行排序，然后根據(jù)需要從上到下選取一定數(shù)量的特征詞構(gòu)建文本分類的特征詞庫。

　　3 特征加權(quán)及向量化

　　TFIDF算法及其改進(jìn)型[5]有多種公式，本文使用一種新的改進(jìn)的TF-IDF公式來計(jì)算特征詞的權(quán)重。TF-IDF公式有很多變種，比較常見的TF-IDF公式：