数据来源：搜狐新闻数据(SogouCS)——精简版(一个月数据, 347MB)；数据格式如下：
<doc>
<url>页面URL</url>
<docno>页面ID</docno>
<contenttitle>页面标题</contenttitle>
<content>页面内容</content>
</doc>
由于，数据是不规范的xml格式构成的，我通过每次读取文件中的6行记录（代表一个文档），再通过正则表达式解析其中的url和content内容。
在解析url时，其中存在&无法解析，所以首先替换掉&。最终，得到15个类别的419595条文档记录，并划分60%训练集和40%测试集。15个类别如下：
['travel', 'news', 'business', 'house', 'it',
'career', 'mil', 'sports', '2008', 'auto',
'health', 'women', 'cul', 'yule', 'learning']
使用gensim工具包。首先，得到原始训练集的词袋模型并将训练集用词袋模型进行表示，在词袋模型中去除只出现1次的单词和停用词；接着，用LDA模型训练词袋模型表示的训练集对其进行降维处理。最终，得到降维后的特征数据集。
测试集处理。首先，用训练集的词袋模型对测试集进行表示。然后，用训练集得到的LDA模型（选取200个主题）对测试集进行同样的降维处理。
最后，用SVM对训练集进行训练得到SVM分类器。最终，得到测试集80.18%的正确率。SVM训练时，由于样本数 >> 特征数，所以dual取值False，同时class_weight取值'balance'。