基于核方法的XML文档自动分类

• 作者: 杨建武
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: XML文档 文档分类 核函数 支持向量机 文档模型
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文与技术报告
• 页码范围: 353-359
• 分类号: TP311
• 字数: 5832字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1016.2011.00353

摘要

支持向量机(SVM)方法通过核函数进行空间映射并构造最优分类超平面解决分类器的构造问题,该方法在文本自动分类应用中具有明显优势.XML 文档是文本内容信息与结构信息的综合体,作为一种新的数据形式,成为当前的研究热点.文中以结构链接向量模型为基础,研究了基于支持向量机的XML文档自动分类方法,提出了适合XML文档分类的核函数及其参数的学习方法,从而将XML文档的结构分析与内容分析有机地结合起来.在INEX数据集上的测试结果表明,该方法的分类准确性明显高于INEX评测中所公布各方法的评测结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨建武	北京大学计算机科学技术研究所	17	449	12.0	17.0