基于粒子群优化算法的网页分类技术

• 作者: 左万利 张长利 彭涛 赫枫龄
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 网页分类 粒子群优化算法 支持向量机
• 年，卷（期）: 2006,（z3）
• 所属期刊栏目: Web与数据库
• 页码范围: 33-38
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5538字
• 语种: 中文

摘要

粒子群优化算法由于其高效、容易理解、易于实现,在很多领域得到了应用.网页分类是网络信息检索研究的关键技术之一,在对网页的表示时,将Web页面分解为不同的部分,之后迭代使用SVM算法构造分类器.由于PSO算法是一种基于迭代的优化工具,对训练过程中迭代产生的网页分类器进行优化组合,产生最终分类器,同时也增强了分类器的自适应性.实验结果表明,通过对迭代产生的分类器进行优化组合,以及对网页结构的划分,寻找并利用网页集中蕴藏的规律综合计算特征权值,大大提高了网页分类的正确率和F-measure值,所以这种方法是有效的、稳健的和实用的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赫枫龄	吉林大学计算机科学与技术学院	34	590	13.0	24.0
2	彭涛	吉林大学计算机科学与技术学院	30	131	8.0	11.0
3	左万利		2	11	2.0	2.0
4	张长利		2	6	1.0	2.0