基于SVM的中文网页分类方法的研究

被引:24
作者
牛强
王志晓
陈岱
夏士雄
机构
[1] 中国矿业大学计算机科学与技术学院
关键词
支持向量机; 特征提取; 核函数; 网页; 文本分类;
D O I
10.16208/j.issn1000-7024.2007.08.049
中图分类号
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
中文网页分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域,而支持向量机(SVM)是一种高效的分类识别方法,在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。提出了基于支持向量机的中文网页分类方法,其中包括对该过程中的网页文本预处理、特征提取和多分类算法等关键技术的介绍。实验表明,该方法训练数据规模大大减少,训练效率较高,同时具有较好的精确率和召回率。
引用
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页码:1893 / 1895
页数:3
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