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摘要:
为提高超文本分类算法的性能,降低算法的复杂度,提出一种适用于超文本分类的加权超球支持向量机算法.该算法综合文档内容信息和超链接信息作为文档特征向量,针对传统超球支持向量机算法在不同类别样本数目不均衡时训练分类错误倾向于样本数目小的类别的问题,利用加权因子补偿了类别差异对算法推广性能造成的不利影响.在基准数据集上的测试结果表明,该算法降低了二次规划的复杂度,提高了分类器的分类性能.
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文献信息
篇名 基于加权超球支持向量机算法的超文本分类研究
来源期刊 大连海事大学学报 学科 工学
关键词 超球支持向量机 超文本分类 类别差异 加权因子
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目 自动化
研究方向 页码范围 71-74,84
页数 5页 分类号 TP389.1
字数 3960字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘爽 大连民族学院计算机科学与工程学院 40 357 9.0 18.0
2 史国友 大连海事大学航海学院 52 566 12.0 22.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
超球支持向量机
超文本分类
类别差异
加权因子
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
大连海事大学学报
季刊
1006-7736
21-1360/U
大16开
大连市凌海路1号
1957
chi
出版文献量(篇)
2537
总下载数(次)
4
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导