从挖掘单一关系到挖掘多关系,数据挖掘技术实现了研究方法的巨大飞跃。同样,对于数据集合来说,数据容量更加庞大,存储结构更加复杂,数据种类也不再单一。如何挖掘结构复杂的数据集合成为当下的研究难点和重点。结构化的数据集合的显著特点是,集合中的对象之间存在着相关性,这种相关性被称为链接关系。同时,对象间的链接关系并不是杂乱无章的,总是以某种模式存在着。链接挖掘是多关系数据挖掘领域里新兴的学科,意在挖掘数据集合中对象间的链接关系。本文的研究集中在链接挖掘中的分类问题,即基于链接的分类研究。首先,提出一种合并链接信息和内容信息的分类方法。该方法利用数据集合中对象间的链接关系,将链接关系提供的链接信息与数据集合中对象本身的内容信息相结合。用概率的方法把两部分信息结合,核心思想与贝叶斯方法相似。其次,提出一种预处理方法。通常,认为基于链接的数据集合本质上是一个有向图,其中节点表示数据集合中的对象,边表示对象间的链接关系。针对网页分类的特点,将网页PR值与链接频率的乘机作为权值参数,根据权值的大小取舍边。针对上面提出的方法,在实际数据集合上进行实验验证。实现预期的研究目标。