一种扩展的基于VSM的Web文本分类算法

• 作者: 张丽 柯慧燕 饶文碧
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: Web文本分类 向量空间模型 反馈判定 再学习
• 年，卷（期）: 2006,（10）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 113-115
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 3152字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2006.10.043

摘要

随着Internet的飞速发展,Web文本分类研究已经得到人们密切关注,并取得了大量的研究成果.基于向量空间模型(VSM),针对传统的Web文本分类方法缺乏认知自主性和不能再学习的特点,提出了一种扩展的Web文本分类算法,通过一系列实验,该算法产生的效果明显优于当前其他的分类方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	饶文碧	武汉理工大学计算机学院	60	548	13.0	21.0
2	张丽	武汉理工大学计算机学院	39	137	8.0	11.0
3	柯慧燕	武汉理工大学计算机学院	3	35	2.0	3.0