1. 毕业设计（论文）主要内容：
中文网页的生成愈加变得多元化和规模化，以其为目标的分类技术也成为数据挖掘领域的一大热点。本文详细描述中文网页分类系统的设计与实现，使用Python语言进行实验数据的抓取，并将其存储在MySQL数据库中，把提取出的网页数据进行预处理后，输入到以支持向量机为分类算法的分类器中进行区分。详细分析实验结果，并以期能对分类算法提出改进。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
(1)利用Python设计爬虫程序，从网上抓取实验网页数据；
(2)将网页数据存储在设计好的MySQL数据库中；
(3)用Java实现支持向量机的分类算法；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1)第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，学习毕业设计研究内容所需理论的基础。确定毕业设计方案，完成开题报告。
(2)第4－5周：掌握爬虫程序和分类算法的原理，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。
(3)第6－9周：完成整个系统的设计。
4. 主要参考文献
[1] Azhagusundari, B., and Antony Selvadoss Thanamani. "Featureselection based on information gain."International Journal ofInnovative Technology and Exploring Engineering (IJITEE) ISSN(2013):2278-3075.
[2] Xu, S. M., B. Wu, and C. Ma. "Efflcient SVM Chinese Web pageclassifier based on pre-classification."Computer Engineering andApplications(2010): 125-128.
[3] 许世明, 武波, 马翠,等. 一种基于预分类的高效SVM中文网页分类器[J].计算机工程与应用, 2010, 46(1):125-128.
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