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針對海量網(wǎng)頁在線自動(dòng)高效獲取網(wǎng)頁分類系統(tǒng)設(shè)計(jì)中如何更有效地平衡準(zhǔn)確度與資源開銷之間的矛盾問題，提出一種基于級聯(lián)式分類器的網(wǎng)頁分類方法。該方法利用級聯(lián)策略，將在線與離線網(wǎng)頁分類方法結(jié)合，各取所長。級聯(lián)分類系統(tǒng)的一級分類采用在線分類方法，僅利用錨文本中網(wǎng)頁標(biāo)題包含的特征預(yù)測其分類，同時(shí)計(jì)算分類結(jié)果的置信度，分類結(jié)果的置信度由分類后驗(yàn)概率分布的信息熵度量。若置信度高于閾值（該閾值采用多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法預(yù)先計(jì)算取得），則觸發(fā)二級分類器。二級分類器從下載的網(wǎng)頁正文中提取特征，利用預(yù)先基于網(wǎng)頁正文特征訓(xùn)練的分類器進(jìn)行離線分類。結(jié)果表明，相對于單獨(dú)的在線法和離線法，級聯(lián)分類系統(tǒng)的F1值分別提升了10. 85%和4.57%，并且級聯(lián)分類系統(tǒng)的效率比在線法未降低很多（30%左右），而比離線法的效率提升了約70%。級聯(lián)式分類系統(tǒng)不僅具有更高的分類能力，而且顯著地減少了分類的計(jì)算開銷與帶寬消耗。
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