隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)因其包含的海量信息而越來(lái)越多的成為了人們獲取信息的主要場(chǎng)所。也有了更多的人樂于在互聯(lián)網(wǎng)上分享自己的知識(shí),這導(dǎo)致了網(wǎng)頁(yè)數(shù)量的爆炸式增長(zhǎng)。據(jù)1月31日中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）在京發(fā)布的第41次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示,截止至2017年12月,我國(guó)網(wǎng)民數(shù)量已經(jīng)達(dá)到了7.72億,占人口總數(shù)的55.8%,超過(guò)全球平均水準(zhǔn)4.1個(gè)百分點(diǎn),超過(guò)亞洲平均水準(zhǔn)9.1個(gè)百分點(diǎn)。種種現(xiàn)象表明,互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為當(dāng)代人們生活中必不可少的組成部分。而伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容得到了極大的豐富。如何將這些海量的信息進(jìn)行一個(gè)合理的篩選,讓人們能快速,有效的找到自己想要的資源成為了一個(gè)重要而且有意義的問(wèn)題。為了應(yīng)對(duì)這種問(wèn)題,人們發(fā)明了搜索引擎,能準(zhǔn)確地查找人們所需要的信息,但將所有網(wǎng)頁(yè)放在同一集合查找顯然不是明智之舉。調(diào)查顯示,人們?cè)谶M(jìn)行信息檢索時(shí)往往會(huì)圍繞著一個(gè)主題。如果能將網(wǎng)頁(yè)按頁(yè)面類型進(jìn)行分類將有效的提高信息檢索的效率。將網(wǎng)頁(yè)快速、有效的進(jìn)行分類還能很好的提高搜索引擎對(duì)人們發(fā)出的信息檢索請(qǐng)求的響應(yīng)速度。目前在工業(yè)上網(wǎng)頁(yè)分類多半是采用人工策略或者傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)... 

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 引言
    1.1 研究背景
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 網(wǎng)頁(yè)分類
        1.2.2 基于CNN的文本特征提取
    1.3 研究?jī)?nèi)容
    1.4 章節(jié)安排
第2章 相關(guān)技術(shù)研究
    2.1 網(wǎng)頁(yè)分類簡(jiǎn)介
    2.2 分類算法
    2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.3.1 網(wǎng)絡(luò)概述
        2.3.2 經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)介紹
        2.3.3 損失函數(shù)
        2.3.4 梯度下降
    2.4 本章小結(jié)
第3章 網(wǎng)頁(yè)分類技術(shù)研究
    3.1 網(wǎng)頁(yè)分類流程
    3.2 網(wǎng)頁(yè)抓取與結(jié)構(gòu)化
    3.3 網(wǎng)頁(yè)特征向量轉(zhuǎn)換
    3.4 網(wǎng)頁(yè)特征提取
    3.5 網(wǎng)頁(yè)分類
    3.6 本章小結(jié)
第4章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.1 評(píng)估方法
        4.1.1 分類標(biāo)準(zhǔn)
        4.1.2 評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)
    4.2 評(píng)估流程
    4.3 結(jié)果對(duì)比
    4.4 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 論文總結(jié)
    5.2 工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]第41次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》發(fā)布[J].   中國(guó)廣播. 2018(03)
[2]不同池化模型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)性能研究[J]. 劉萬(wàn)軍,梁雪劍,曲海成.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2016(09)
[3]深度學(xué)習(xí)的昨天、今天和明天[J]. 余凱,賈磊,陳雨強(qiáng),徐偉.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2013(09)
[4]深度學(xué)習(xí)研究綜述[J]. 孫志軍,薛磊,許陽(yáng)明,王正.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2012(08)
[5]搜索引擎技術(shù)研究與發(fā)展[J]. 印鑒,陳憶群,張鋼.  計(jì)算機(jī)工程. 2005(14)
[6]自然語(yǔ)言處理[J]. 陳肇雄,高慶獅.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 1989(11)



本文編號(hào)：3659567