文章顺序排在《地图和本地搜索的最基本技术》之后
1.特征向量的提取
i.思想：
想让计算机来对新闻进行分类，先要将新闻变为一组可计算的数字
ii.实现：
a.去掉新闻中的助词（的、地、得），以及虚词（之乎者也）
b.然后将剩下的词的IF-IDF，依据词汇表的顺序，组成一个特征向量；向量中的每一个维度代表这个词对这篇新闻主题的贡献
c.用两个向量的夹角来衡量两篇新闻的是否“接近”
可以看出cos值在[0,1]间，接近1，则两篇新闻属于同一类
2.整体的实现
i.如果已知了各类新闻类别的特征向量，对于一篇新文章的分类，可以简单的计算就能知道其分类
ii.自动计算新闻类别的特征向量
a.计算所有新闻两两之间的相似性，把相似性大于一个阀值的新闻合并成一个小类（subclass），这样N篇文章就形成N1个小类，且N1<N;
b.再把小类中所有的新闻作为一个整体，计算整体的特征向量，进而计算其余弦的相似性，然后合并为大一点的类，如有N2个，有N2<N1.
c.当类越来越大时，其中的新闻的相似性就越来越小了，此时就要停止上述迭代的过程了，至此，自动分类完成
d.算法论文：Radu Florian and Davie Yarowsky, Dynamic nonlocal language modeling via hierarchical topic-based adaptation, ACL 1999
3.大规模自动分类时，计算余弦的技巧：
i.将分母即每个新闻的|a|都缓存起来，每次的跌代量可以节省2/3
ii.分子的计算只需要考虑一个非零元素个数较小的向量中的非零维度，与其相对应位置上另一个向量此维度的乘积即可
iii.删除虚词、stop词、连词、副词、介词
4.位置加权的作用：
标题中的词、文章靠头、结尾的词、段落的第一个句子比其他部分的词更加重要，所以需要对这些地方进行额外的加成，来提高算法的准确性