SVM-KNN组合改进算法在专利文本分类中的应用

• 作者: 丁月华 文贵华 李程雄
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 KNN 专利分类 最优分类面
• 年，卷（期）: 2006,（20）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 193-195,212
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 5169字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.20.058

摘要

提出了基于支持向量机的专利文本分类器的总体设计方案和实现方法;提出并分析了该分类器的改进算法SVM-KNN组合改进算法.文章对两种算法进行了大量的实验并对实验结果进行比较分析,在此基础上得出了三个结论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	文贵华	华南理工大学计算机应用工程研究所	63	791	17.0	26.0
2	丁月华	华南理工大学计算机应用工程研究所	56	690	16.0	24.0
3	李程雄	广东粤华发电有限责任公司信息分部	1	40	1.0	1.0