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文档简介

基于社区标签图与维基百科的Web对象分类研究的开题报告一、研究背景随着Web2.0技术的不断发展，社交网络、博客等各种Web应用的普及，Web上的信息量急剧增加，如何准确高效地分类和检索Web对象成为了亟待解决的问题。社区标签图和维基百科已成为Web对象分类的重要参考资源，这也为相关研究提供了新的思路和方法。本研究旨在通过社区标签图和维基百科，利用机器学习算法，构建一个基于语义的Web对象分类模型，提高Web对象分类的准确性和效率。二、研究内容1.社区标签图的构建利用OAuth协议获取Flickr的用户数据，通过用户标注的图片关键词构建社区标签图。2.维基百科的利用使用维基百科中的分类体系来构建Web对象分类模型，将社区标签图和维基百科相结合，提高分类模型的准确性和效率。3.机器学习算法的应用使用机器学习算法(如SVM、决策树、朴素贝叶斯)对Web对象进行分类。通过对多个算法的比较和分析，选择最优算法。4.Web对象分类模型的优化根据实验结果，对分类模型进行调整和优化，提高Web对象分类的准确性和效率。三、研究意义本研究将对以下方面产生重要影响。1.提高Web对象分类的准确性和效率，为用户提供更好的检索服务。2.利用社区标签图和维基百科等社会化知识资源，扩展机器学习算法的应用领域。3.为相关领域的研究提供新的思路和方法，推动Web对象分类的进一步研究和应用。四、研究方法本研究采用以下方法：1.数据收集：利用OAuth协议获取Flickr用户数据，并通过Web爬虫获取维基百科的分类数据。2.数据预处理：对标签数据进行过滤、归一化和规范化处理，对维基百科的分类数据进行清洗和整理处理，为后续的算法提供数据支持。3.算法分析：选择SVM、决策树、朴素贝叶斯等常用机器学习算法，分别对Web对象进行分类。通过比较模型的准确率和效率，选择最优算法。4.模型优化：根据实验结果，对分类模型进行调整和优化，以提高Web对象分类的准确性和效率。五、预期成果1.基于社区标签图和维基百科的Web对象分类模型原型。2.机器学习算法在Web对象分类中的应用和分析。3.针对Web对象分类的实证研究，验证分类模型的有效性和效率。4.发现和总结Web对象分类中的问题和挑战，提出未来研究方向和思路。六、研究进度计划1.数据收集和预处理：2019年7月至9月2.算法分析和模型构建：2019年1

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