基于深度学习的网页分类算法研究

被引：3

作者：

陈芊希

范磊

机构：

[1] 上海交通大学电子信息与电气工程学院

来源：

关键词：

网页分类; 深度学习; 栈式自动编码器; TFIDF;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

网页分类可将信息准确筛选与呈现给用户,提高信息检索的准确率。深度学习是机器学习中一个全新的领域,其本质是一种多层的神经网络学习算法,通过逐层初始化的方法来达到极高的准确率,被多次使用在图像识别、语音识别、文本分类中。提出了基于深度学习的网页分类算法,实验数据证明该方法可有效提高网页分类的准确率。

引用

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页数：4

共 5 条

[1] 基于TFIDF的特征选择方法 [J].

王美方 ;

刘培玉 ;

朱振方 .

[2] 网页分类技术 [J].

孙建涛 ;

沈抖 ;

陆玉昌 ;

石纯一 .

单松巍 ;

冯是聪 ;

李晓明 ;

不详 .

[4]

基于视觉特征中文网页分类方法的研究.[D].段昕.山东大学.2007, 03

[5]

Web page classification.[J].Xiaoguang Qi;Brian D. Davison.ACM Computing Surveys (CSUR).2009, 2