1、Web文本分類是指將Web文檔集合中每個文檔歸入一個預先定義的類別之中，是Web文本挖掘的一項重要技術，同時也是智能信息檢索和處理領域的一個新興和重要的研究方向。由于國內相關技術起步較晚，加上中文語言的特殊性，中文Web文本分類技術相對落后。 本文分析了Web文本分類的重要意義，介紹了國內外文本分類研究現(xiàn)狀特別是中文Web文本分類研究現(xiàn)狀，詳細介紹了中文Web文本分類的過程與關鍵技術：首先是Web文本預處理，然后是文本表示、索引

2、生成、特征選取等步驟，包括多種特征選取方法；接著，詳細介紹了幾種文本分類算法，包括KNN和SVM、樸素貝葉斯等；然后，介紹了常用的文本分類算法的評價指標。 本文重點對中文Web文本分類技術進行了發(fā)展和改進。本文將SVM和KNN的結合算法SVM-KNN算法應用于Web文本分類，以彌補傳統(tǒng)SVM算法的一些缺點，獲得更好的分類效果；提出了一種基于密度的調整KNN訓練集的方法，通過對訓練集的調整，降低了KNN算法的分類計算復雜度，同時提