基于潜在语义分析的网页文本分类研究

• 作者: 乔冬 李新叶 王剑锋 麻丽娜
• 来源期刊: 应用能源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 潜在语义分析 网页文本分类 支持向量机
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 41-44
• 页数: 4页
• 分类号: TP334.2
• 字数: 2649字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3230.2009.11.013

摘要

传统的基于词空间的文本分类方法很难处理文本的高维特性,提出基于潜在语义空间的网页文本分类方法,将文本数据由高维空间映射到低维空间,通过奇异值分解提取文本的潜在语义空间.在潜在语义空间中利用支持向量机方法实现文本分类;实验表明该方法对于改进文本分类的性能具有较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王剑锋	华北电力大学科技学院信息工程系	4	99	3.0	4.0
2	麻丽娜	华北电力大学科技学院信息工程系	9	34	3.0	5.0
3	李新叶	华北电力大学科技学院信息工程系	36	314	11.0	16.0
4	乔冬	华北电力大学科技学院信息工程系	3	15	3.0	3.0