多策略融合的SVM决策树构建

• 作者: 方莹
• 来源期刊: 兰州理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 支持向量机 决策树 多类分类器
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 自动化技术与计算机技术
• 页码范围: 98-101
• 分类号: TP18
• 字数: 4127字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5196.2012.03.023

摘要

为了在提高文本分类效率和提升分类速度间进行平衡,综合考虑SVM决策树的深度、均衡度、构造方式、类内样本数、类间相似度等对分类结果的影响,提出针对海量文本多分类问题的SVM决策树构建算法.在大规模语料库上的文本分类实验表明,该算法可在一定程度上提升分类效果,同时可以大幅减少训练和测试时间,方法可行且适应性强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方莹	商丘师范学院计算机与信息技术学院	23	116	5.0	10.0