自动文本分类技术研究

• 作者: 白振兴 祝晓鲁 贾海燕
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 文本分类 支持向量机 最小二乘支持向量机 分类器
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 自动化技术
• 页码范围: 121-124
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2007.03.042

摘要

随着万维网的发展,文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术.在阐述了文本分类算法的研究现状,分析了朴素贝叶斯(Naive Bayes)、kNN和支持向量机(SVM)经典文本分类算法之后,提出了应用最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法来实现文本分类.对使用用最小二乘支持向量机和一般支持向量机的文本分类结果进行了比较,并得出了结论:使用最小二乘支持向量机进行文本分类缩短了文本分类的时间,并保证了一定的召回率和准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白振兴	空军工程大学工程学院	63	545	12.0	21.0
2	祝晓鲁	空军工程大学工程学院	3	41	3.0	3.0
3	贾海燕	空军工程大学工程学院	3	38	2.0	3.0