结合SVM和KNN的Web日志挖掘技术研究方法

• 作者: 曾俊
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 支持向量机 数据挖掘 网页分类 特征提取
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 1926-1928
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.05.087

摘要

将SVM和KNN算法结合在一起,组成一种新的Web文本分类算法-SVM-KNN算法.当Web文本和SVM最优超平面的距离大于预选设定的阈值,则采用SVM进行分类,反之采用SVM作为代表点的KNN算法对样本分类.实证结果表明,SVM-KNN分类算法的分类精度比单纯SVM或KNN分类算法有不同程度的提高,为Web数据挖掘提供了一种有效的分类方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾俊	长江师范学院数学与计算机学院	7	30	3.0	5.0