基于集成学习的网页分类算法

• 作者: 席磊 时雷 虎晓红
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 集成学习 支持向量机 网页分类
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 页码范围: 26-29
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 1929字
• 语种: 中文

摘要

网页分类需要使用标记网页对分类算法进行训练,然而,对网页进行标记的过程既费时又费力.随着web的快速发展,获得未标记网页已经变得相对容易.为了有效地利用未标记网页来提高网页分类的性能,提出了一种基于集成学习的网页分类算法,迭代运行支持向量机、中心分类器和朴素贝叶斯分类器,并对各分类器的预测进行集成,不断地从未标记集中对网页进行标记后用于训练.实验结果表明.提出的算法有效地提高了网页分类的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	虎晓红	河南农业大学信息与管理科学学院	37	210	7.0	13.0
2	席磊	河南农业大学信息与管理科学学院	72	427	12.0	17.0
3	时雷	河南农业大学信息与管理科学学院	22	75	5.0	8.0