网络技术的发展和推广，使我们进入了一个信息极其丰富的时代。在这种时代背景下，搜索引擎以其高效和便捷的特性获得了人们的青睐，成为主流的信息获取方式。但是搜索引擎的结果中总是包含很多主题无关的网页，这严重影响了搜索质量，是一个亟待解决的问题。网页分类不仅能够有效的解决这一问题，而且可以使信息资源的组织更合理，对问答系统、信息过滤等都有积极的意义。网页分类已经成为一个重要的研究课题。所以本文对基于链接关系的网页分类算法进行研究，实现一个改进后的网页分类系统。本文的主要研究工作如下：（1）提出利用网页间的相似度对基于链接关系的网页分类算法进行优化。为了解决该算法中存在的噪声邻域网页干扰问题，在分类时为不同链接关系的邻域网页分别设置相似度阈值，只有满足条件时才能参与计算，减少了噪声邻域网页的干扰。（2）使用支持向量机来改善分类效果。网页中的文本内容包含了丰富的信息，利用得当可以继续提高分类的准确性。支持向量机是一种十分有效的分类算法，通过对支持向量机对文本内容分类的结果进行权重计算改进原算法。（3）根据提出的优化方法，设计并实现了一个网页分类系统。在概要设计部分，从宏观上说明了实现系统的原理、目标、开发环境和总体结构。在详细设计与实现部分，按照分模块的方式进行，论述了各个模块的功能、包含的子模块以及具体处理的过程和实现细节。（4）为了验证提出优化方法的有效性，实现了两个参照分类器，其分别以支持向量机和原链接关系分类算法为原理。依次对实验数据进行分类，计算三种情况下的查准率、召回率和F1值并进行对比分析。实验结果表明，优化后的算法效果良好，比改进前性能有所提高。