基于加权超球支持向量机算法的超文本分类研究

被引：6

作者：

刘爽 ^{[1
]}

史国友 ^{[2
]}

机构：

[1] 大连民族学院计算机科学与工程学院

[2] 大连海事大学航海学院

来源：

大连海事大学学报 | 2009年 / 01期

关键词：

超球支持向量机; 超文本分类; 类别差异; 加权因子;

D O I：

10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2009.01.026

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

为提高超文本分类算法的性能,降低算法的复杂度,提出一种适用于超文本分类的加权超球支持向量机算法.该算法综合文档内容信息和超链接信息作为文档特征向量,针对传统超球支持向量机算法在不同类别样本数目不均衡时训练分类错误倾向于样本数目小的类别的问题,利用加权因子补偿了类别差异对算法推广性能造成的不利影响.在基准数据集上的测试结果表明,该算法降低了二次规划的复杂度,提高了分类器的分类性能.

引用

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