基于GA与SVM融合的网页分类算法

• 作者: 刘晓勇
• 来源期刊: 辽宁工程技术大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 支持向量机 文本分类 网页分类
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 953-955
• 分类号: TP391.9
• 字数: 2622字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0562.2010.05.066

摘要

为了实现对大量的网络信息的正确分类以便使用户迅速获取所需信息,提出一种新的网页内容分类算法,该算法将遗传算法(GA)与支持向量机(SVM)结合起来,利用遗传算法良好的寻优能力优化SVM的分类性能.在由新闻网页文本构成的数据集上的仿真实验结果表明,GA和SVM融合的算法能够有效提高SVM的分类性能,新算法的分类正确率相比基本的SVM有非常显著的提高.由此证明,提出的基于GA的SVM改进算法是有效的,能够用于对大量网络信息的分类问题中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘晓勇	中国科学院文献情报中心	16	84	4.0	9.0