基于SVM的大容量网页的分类研究

• 作者: 张越 曹文君
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 二次优化问题 特征选择 网络爬虫
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 214-216
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2619字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2008.09.079

摘要

对从噪音信息中辨别有用的信息这一问题提出了一种解决方法.将大型的样本空间分解到可变的变量集和固定的变量集,并且让可变的变量集成为"工作集",使大型样本空间转变为小型的空间,然后引用primal-dual interior-point-solver来解决问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹文君	复旦大学计算机与信息技术系	14	188	6.0	13.0
2	张越	复旦大学计算机与信息技术系	11	59	5.0	7.0