摘要
随着互联网技术的飞速发展，网络新闻已成为人们获取信息的重要途径。
然而海量信息的涌现也为新闻网页的识别带来了挑战，传统的基于人工识别的方法效率低下且难以适应大规模数据处理需求。
机器学习作为一种强大的数据分析工具，为解决新闻网页识别问题提供了新的思路和方法。
本文首先介绍了新闻网页识别的概念、意义以及国内外研究现状，接着重点阐述了基于机器学习的新闻网页识别方法，包括特征提取、特征选择、分类器选择与训练以及模型评估与优化等关键技术。
此外，本文还探讨了不同机器学习算法在新闻网页识别中的应用，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。
最后，对基于机器学习的新闻网页识别方法的未来发展趋势进行了展望，并提出了相应的建议。
关键词：新闻网页识别；机器学习；特征提取；分类器；模型优化
互联网的快速发展使得网络信息量呈爆炸式增长，新闻网站作为信息传播的重要平台，其网页数量也与日俱增。
如何从海量网页中快速准确地识别出新闻网页，对于提高新闻信息获取效率、优化新闻推荐系统等方面具有重要意义。
新闻网页识别是指利用计算机技术自动识别网页是否属于新闻类别。
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