我在索引网站内容，并希望仅基于URL实现一些分类功能。

我想区分内容查看页面和导航页面。这里的“内容查看页面”是指通常可以看到产品详情或文章内容的网页。而“导航页面”则是指通常由指向内容页面的链接列表或指向其他更具体列表页面的链接列表组成的页面。

虽然有些网站使用全站统一的关键系统来映射其内容，但大多数网站都是逐步进行并限定了关键映射的范围，因此这是可行的。

实际上，我希望从一个网站获取URL列表，并根据相似性对它们进行分组。我相信这可以通过机器学习来实现，但我不知道具体该怎么做。机器学习似乎是一个广泛的话题，我应该从哪里开始阅读呢？哪些概念，哪些算法，哪些工具？

回答：

如果你想自动发现这些组，我建议你找一个聚类算法的实现（K-Means可能是最流行的，你没有说明你想用哪种语言来做这件事）。你知道有两个类别，所以选择一个允许你预先指定类别数量的算法会使问题更容易解决。

之后，为你的网页定义一组特征，并通过K-Means运行它们，看看会产生什么样的组。调整你使用的特征，直到得到满意的结果。如果你能访问网页本身，我强烈建议使用覆盖整个页面的特征，而不是仅使用URL的特征。