基于主题和态度分类的文本过滤系统

• 作者: 闵锦 黄萱菁
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 文本过滤 文本分类 态度分类 支持向量机
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 163-164,179
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 3072字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.02.057

摘要

文本过滤是指从大量的文本数据流中寻找满足特定用户需求的文本的过程.该文介绍了一种文本过滤算法,该算法把基于空间向量模型的主题分类算法与基于支持向量机文本态度分类结合起来.实验结果表明该方法具有较高的精度和召回率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄萱菁	复旦大学计算机科学与工程系	49	2106	18.0	45.0
2	闵锦	复旦大学计算机科学与工程系	2	706	2.0	2.0