支持向量机和蚁群算法的网页分类研究

• 作者: 周铜 宋军涛 杜庆灵
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 网页分类 蚁群算法 支持向量机 召回率 准确率
• 年，卷（期）: 2009,（17）
• 所属期刊栏目: 数据库、信息处理
• 页码范围: 122-124
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2879字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.17.037

摘要

网页分类技术是Web数据挖掘的基础与核心,是基于自然语言处理技术和机器学习算法的一个典型的具体应用.基于统计学习理论和蚁群算法理论,提出了一种基于支持向量机和蚁群算法相结合的构造网页分类器的高效分类方法,实验结果证明了该方法的有效性和鲁棒性,弥补了仅利用支持向量机对于大样本训练集收敛慢的不足,具有较好的准确率和召回率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋军涛	河南工业大学信息科学与工程学院	4	13	2.0	3.0
2	周铜		39	119	6.0	9.0
3	杜庆灵	河南工业大学信息科学与工程学院	6	46	2.0	6.0