Question

我有一部分训练集

url  category
ebay.com/sch/Mens-Clothing-/1059/i.html?_from=R40&LH_BIN=1&Bottoms%2520Size%2520%2528Men%2527s%2529=33&Size%2520Type=Regular&_nkw=Джинсы&_dcat=11483&Inseam=33&rt=nc&_trksid=p2045573.m1684 Онлайн-магазин
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它是url和category之间的联系而且我也有测试集，我需要为每个网址分类。

url    
vk.com/topic-102849764_32295213
stats.stackexchange.com/questions/19048/what-is-the-difference-between-test-set-and-validation-set
google.ru/search?q=learning+sample&oq=learning+sample&aqs=chrome..69i57.4063j0j1&sourceid=chrome&ie=UTF-8#newwindow=1&q=machine+learning+test+and+learn
facebook.com
locals.ru
tvzvezda.ru/news/vstrane_i_mire/content/201609261038-k6n1.htm

我不知道，我应该用什么算法来解决这个问题。我需要最好的方法来获得最高的准确性。我认为这是一个问题，我有多个类别。

我首先尝试解析html标记title，因为我认为，我只能使用url来确定类别。

Answer 1

基本上，您会将字符串分类为类别。因此，您将使用分类器。但是你不会只使用一个分类器而是测试几个并选择最准确的分类器。

但首先，您必须考虑每个网址的功能。如果您只是将网址作为字符串并作为唯一功能提供，我希望您不会达到很高的准确度。

相反，您将预处理每个网址以提取功能。相关/有用功能的选择在很大程度上取决于域。功能可以是：

简单的功能

第一个单词，直到点为：facebook为“facebook.com”
整个字符串的长度

复杂功能

假设您为每个群集定义关键字，例如“在线购物” - 您将定义[促销，购买，购物，销售，价格]的集群，然后您可以计算每个集群中出现的关键字数量群集作为功能

因此，您必须首先使用功能工程继续，其次使用比较分类器性能。

附加输入：

Similiar question on SO (regarding URL features)

Text feature extraction

Fast Webpage Classification Using URL Features

编辑：一个例子

url = "irecommend.ru/content/kogda-somnenii-byt-ne-mozhet-tolko-klear-blyu-pomozhet"    

f1  = len(url) = 76
f2 = base = str(url).split("/",1)[0] = "irecommend.ru"
f3 = segments = str(a).count("/") = 2

来自here的Eiyrioü von Kauyf

的更多解决方案

import string
count = lambda l1,l2: sum([1 for x in l1 if x in l2])

f4 = count_punctuation = count(a,set(string.punctuation))
f5 = count_ascii = count(a,set(string.ascii_letters))

然而，所有这些示例都是非常简单的功能，不包括URL的语义内容。根据目标变量（群集）的深度/复杂程度，您可能需要使用基于n-gram的功能，例如here

Python：将文本分类为类别

1 个答案: