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針對海量網頁在線自動高效獲取網頁分類系統設計中如何更有效地平衡準確度與資源開銷之間的矛盾問題，提出一種基于級聯式分類器的網頁分類方法。該方法利用級聯策略，將在線與離線網頁分類方法結合，各取所長。級聯分類系統的一級分類采用在線分類方法，僅利用錨文本中網頁標題包含的特征預測其分類，同時計算分類結果的置信度，分類結果的置信度由分類后驗概率分布的信息熵度量。若置信度高于閾值（該閾值采用多目標粒子群優化算法預先計算取得），則觸發二級分類器。二級分類器從下載的網頁正文中提取特征，利用預先基于網頁正文特征訓練的分類器進行離線分類。結果表明，相對于單獨的在線法和離線法，級聯分類系統的F1值分別提升了10. 85%和4.57%，并且級聯分類系統的效率比在線法未降低很多（30%左右），而比離線法的效率提升了約70%。級聯式分類系統不僅具有更高的分類能力，而且顯著地減少了分類的計算開銷與帶寬消耗。
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