基于改进蚁群算法和支持向量机的网页分类研究

• 作者: 宋军涛 杜庆灵
• 来源期刊: 电脑知识与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 改进蚁群算法 网页分类 支持向量机 贡献函数
• 年，卷（期）: 2009,（35）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别技术
• 页码范围: 10069-10071,10074
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3980字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3044.2009.35.078

摘要

网页分类技术是Web数据挖掘的一个重要分支,是基于自然语言处理技术和机器学习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,该文提出了一种基于支持向量机和改进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唤率.

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	杜庆灵	河南工业大学信息科学与工程学院	6	46	2.0	6.0