文 献 综 述

Internet网络信息巨大，时时刻刻都有成千上万的网页产生，如何将这些信息拣、归类是十分重要的问题。近几年来，随着信息的爆炸式增长，各种各样的新闻层出不穷。然而，如何将这些大量的新闻数据进行整理、分类收集、解决数据杂乱的问题。人工对新闻进行分类，不仅耗费大量的人力和金钱，同时也需要大量的时间。因此有必要借助技术手段来解决新闻分类的问题，以提高工作效率。

一、课题研究背景

（一）国内现状

起至今日互联网在人们的生活中，变得不可或缺。人们通过网络来了解实时信息。但是网络信息十分巨大，对于各种各样的信息如果不加以分类处理，将会变得非常不便利。不利于信息的管理；不利于人们寻求特定的信息；会产生大量的网络垃圾；占用极大地网络浪费资源等等。

（二）课题研究的意义

本课题旨在研究现有的网络信息自动分类方法，实现一个信息的自动分拣系统。

二、课题研究价值

随着互联网的持续发展,网络媒体迅速壮大并逐渐渗透到人们工作生活的各个方面。由于具备开放、自由及高效等优势,网络媒体的影响力越来越大,已成为我国新闻传播事业的重要组成部分。网络新闻的极大丰富给实时掌握特定领域的新闻热点带来了挑战。因此,设计一个专门化、自动化的网络新闻文本分类系统来实现网络媒体中海量信息的自动分类,对于提高新闻热点分析的效率具有重要的现实意义。