支持向量机在网页信息分类中的应用研究

被引：12

作者：

刘丽珍 ^{[1
]}

贺海军 ^{[2
]}

陆玉昌 ^{[3
]}

宋瀚涛 ^{[4
]}

机构：

[1] 首都师范大学信息工程学院

[2] 北京中搜在线软件有限公司

[3] 清华大学计算机系

[4] 北京理工大学计算机系

来源：

关键词：

支持向量机; 决策树; 网页分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393 [计算机网络]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081206 [计算机网络与安全]; 140502 [人工智能];

摘要：

针对日益膨胀的网络信息,为方便用户准确定位所需的信息,将支持向量机(SVM)与二叉决策树结合起来进行网页信息的分类,并在构造决策支持向量机分类模型的基础上,进一步结合聚类的方法,解决多类分类问题,减少支持向量机的训练样本数,提高分类训练速度和分类准确率.

引用

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