博客数据特征提取与基于分类的垃圾博客过滤的任务书一、任务简介随着互联网的普及，博客已经成为了人们进行交流、发泄和表达的重要渠道，但是也面临着大量垃圾博客、广告、诈骗等问题。本任务要求通过对博客数据的特征提取，设计一种基于分类的垃圾博客过滤模型，有效地对垃圾博客进行过滤。二、数据集描述本任务所使用的数据集是一个包含多个博客的数据集，其中包括了博客的内容、作者、发布时间、标签等信息。数据集采用CSV格式存储，具体字段解释如下：-BlogID：博客唯一ID。-Content：博客内容，包含HTML标签。-Author：博客作者。-PublishDate：博客发布日期。-Category：博客分类。-Tags：博客标签。-Status：博客状态，包括已删除、待审核、已发布等。-Rating：博客评价等级。-Comments：博客评论数。三、任务要求1.对数据集进行初步探索和可视化分析，了解数据的分布情况、异常值等特点。2.根据博客内容，提取博客的相关特征，例如文本长度、词频、标点符号数量、HTML标签数量等。设计方法和工具自定。3.根据博客的特征，构建垃圾博客过滤模型。选择适合的分类算法进行模型训练和评估，例如SVM、决策树、KNN等。4.进行模型参数调优和特征筛选，提高模型预测效果。采用交叉验证等方法进行模型评估。5.使用测试集对模型进行评估，并计算模型的准确率、召回率等指标。最终提交代码和实验报告。