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搜索引擎搜索结果的可信度评估与自动分类

1. 网页体裁分类概述

网页体裁分类反映了网页发布的目的，主要分为提供事实信息（客观信息）、交流观点和经验（主观信息）以及推广或销售产品服务（商业信息）。Finn和Kushmerick在2006年开发了自动分类器，可区分网络新闻文章的“客观”（事实报道）和“主观”（观点表达）类别，为手动分类提供了灵感。

Kammerer和Gerjets在2012年的研究发现，在搜索医疗病症的不同疗法信息时，使用表格界面的大学新生对商业搜索结果的视觉关注度较低，更常选择客观搜索结果，较少选择商业结果。特别是对于坚信网络包含正确知识的学生，表格界面能引导他们进行更有针对性的信息选择，搜索结果也更好。但对于怀疑网络知识正确性的学生，未发现这些效果，这表明他们可能也怀疑表格界面提供的分类。

未来研究应探讨不同技能和信念的网络用户对搜索系统自动提供的搜索结果分类的信任程度。因为错误分类可能使盲目信任分类的新手搜索者获取不适当的信息。

网页搜索结果按体裁类别分组的想法，关键依赖于合适算法的开发，以实现网页的可靠自动分类。下面将介绍一些使用监督机器学习方法测试不同基于体裁的网页自动分类系统的近期研究。

2. 不同的网页自动分类系统

2.1 Martin的医疗网页可靠性分类系统

Martin在2005年开发了“医疗信息可靠性测试仪”系统，基于潜在语义分析（LSA）和其他机器学习技术，自动对医疗网页信息的可靠性进行分类。该系统将网页分为可能可靠、可能不可靠、可能不可靠、可能可靠或无法确定等类别，且针对不同类型的网页（商业页面、链接集合、患者手册、医疗文章、推荐信息和支持小组等）分别计算评