利用本体集成和特征聚类的网页分类研究

• 作者: 孙少波
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 文本分类 本体集成 支持向量机 维数约简 聚类
• 年，卷（期）: 2012,（14）
• 所属期刊栏目: 科学计算及信息处理
• 页码范围: 93-96
• 分类号: TN911-34|TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2012.14.029

摘要

网页分类存在着新词多、特征维数高的问题,提出了一种新的网页分类方法.首先利用桥本体对分类领域本体进行集成,建立多本体语义标注模型,对文本特征进行降维.在此基础上,对不同类标号的关键词进行聚类,解决新词无法识别的问题,同时考虑网页标签的不同权重,用改进的SVM模型对中文网页进行分类.实验结果表明,上述方法改进了传统SVM分类器的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙少波	西安文理学院计算机系	11	47	4.0	6.0