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文章采用了机器学习技术，从提交更精确地反映用户兴趣的检索串入手，研究如何提高搜索引擎在准率。文中采用决策树方法进行学习，对决策树方法应用于网页检索中出现的几个问题：缺少属性值的训练实例处理问题：如何使不同权值的属性：具有不同的表现力问题；树的重建问题；过度拟合问题；扩充检索串返回的网页时。属性值的取舍问题等进行了分析和研究，给出了具体的解决方法。性能提高后的决策树，用验证集检验，正确率由70％提高到75．4％．较好地学习到了用户的兴趣。