基于支持向量机的Web分类

• 作者: 曹振华 王福威 贾银山
• 来源期刊: 微处理机
• 学科: 工学
• 关键词: Web分类 支持向量机 二叉树
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 微机网络与通信
• 页码范围: 29-31,35
• 分类号: TP311.11
• 字数: 2913字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-2279.2010.04.009

摘要

Web分类是在分析了网页的内容后,按照一定的规则将它分到一个或者多个合适的类别中去.支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的非常有效的机器学习方法.由于其出色的学习性能,该技术已成为分类领域新的研究热点.将支持向量机的理论应用到Web分类中,首先对网页进行了预处理,然后对网页文本进行特征提取和向量表示,最后将二叉树多分类支持向量机应用到Web分类中.通过实验对算法进行了验证,结果表明取得了良好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾银山	辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院	19	225	7.0	14.0
2	王福威	辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院	20	101	6.0	9.0
3	曹振华	辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院	1	2	1.0	1.0