中文网页自动分类的研究及其应用的中期报告本报告旨在介绍中文网页自动分类的研究及其应用的中期进展情况。自动分类是一种将大量文本数据快速分类的方法。在互联网上，有着大量的新闻、博客、论坛、社交网络帖子等等各种形式的文本数据，通过自动分类可以对这些数据进行快速分类和分析，对于数据挖掘、商业智能等方面都有非常重要的应用价值。在研究中，我们首先针对中文文本数据的特点，提出了一种基于特征选择和机器学习的分类方法。我们选取了一些常用的特征提取算法，如TF-IDF、词频、词性等，并结合一些机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，进行分类模型训练。我们采用了开源数据集THUCNews，对模型进行了训练和测试，并对不同特征提取算法和机器学习算法进行了对比实验。实验结果表明，词频-朴素贝叶斯算法的分类效果最好，达到了85.42%的准确率。在应用方面，我们将自动分类技术应用到了一个在线新闻聚合网站中。该网站通过收集各大新闻网站的头条新闻，并根据不同的分类将其分类展示。我们将我们的自动分类模型集成到该网站中，可以自动将新闻进行分类，并将其展示在相应的分类列表中。通过这一应用，可以让用户更方便地获取到自己感兴趣的新闻，同时也从侧面验证了我们的自动分类技术的实用性。总的来说，我们的研究工作取得了初步的进展。在未来，我们将进一步完善分类算法，提高分类的准确率和效率，并探索更广泛的应用场景。