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基于快速相似度的Web结构挖掘的研究的中期报告一、研究背景Web结构挖掘是指从Web页面之间的链接关系中发掘出有用的信息，包括Web页面的聚类、Web社区的发现、网站评价排名等等。与传统的文本挖掘不同，Web结构挖掘需要处理大量的非结构化数据，考虑到Web页面之间的链接关系，需要进行网络图的构建及分析。当前，已有很多的Web结构挖掘方法，但大多数存在着一些问题。常用的基于聚类的挖掘方法，需要进行多次迭代才能达到最优聚类结果，同时由于Web页面之间的链接关系并非全部真实可靠，存在垃圾页面和垃圾链接的干扰，导致聚类结果不够准确；而传统的PageRank算法依赖于链接的数量和品质，而忽略了页面的可读性和用户需求，也并不能涵盖完整的Web页面，因此在大规模数据挖掘中表现不佳。为了克服这些问题，该研究中提出一种基于快速相似度算法的Web结构挖掘方法，可以在多次迭代的基础上，高效准确地进行Web页面的聚类，并过滤掉垃圾页面和链接，同时，该方法可以根据用户需求进行网站排名。二、研究目的1.提出一种比传统方法更为准确、高效的Web结构挖掘方法。2.实现该方法，进行模拟实验，验证算法的有效性和可行性。3.将该方法应用于实际Web应用领域，比如搜索引擎的优化等，提高用户搜索体验。三、研究内容1.提出基于快速相似度算法的Web结构挖掘方法。2.设计实验，对比该方法和传统的基于聚类方法的性能差异。3.应用该方法到实际Web应用领域，如搜索引擎的优化等，提高用户搜索体验。四、研究方法1.确定实验数据集。收集数百万个不同领域的Web网页，作为实验对象。2.提出基于快速相似度算法的Web结构挖掘方法。该方法主要包括以下几个步骤：（1）构建网页图。将收集到的Web页面之间的链接关系构建成网络图。（2）计算相似度。采用快速相似度算法，计算网页之间的相似度，并确定相似度阈值。（3）进行聚类。将相似度高于阈值的Web页面进行聚类，得到网页的分类。（4）过滤垃圾页面和链接。根据相似度、链接质量等指标，过滤掉垃圾页面和链接。（5）进行网站排名。根据用户需求，将网站按照相似度、链接质量等指标进行排名。3.设计实验，比较该方法的性能和传统的基于聚类方法的性能。4.应用该方法到实际Web应用领域，如搜索引擎的优化等。五、预期成果1.提出一种高效准确的Web结构挖掘方法，克服传统方法的缺陷。2.通过模拟实验，验证该方法的性能和可行性。3.应用该方法到实际Web应用领域，提高用户搜索体验。六、进度安排1.数据集的收集和数据预处理（已完成）。2.提出基于快速相似度算法的Web结构挖掘方法，撰写论文并进行修改（进行中）。3.实现该方法，进行模拟实验（进行中）。4.进一步完善算法，应用到实际Web应用领域，比如搜索引擎的优化等（待完成）。七、存在的问题由于该方法的计算量较大，在实现过程中需要针对算法进行优化，以提高算法的执行速度。同时，在对大规模数据

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