基于最小闭包球的中文博客分类

• 作者: 傅向华 刘国 王志强 郭武彪
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 博客分类 近似最小闭包球 支持向量机 核心向量机 数据挖掘 新兴媒体
• 年，卷（期）: 2012,（23）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 162-165
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4392字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.23.040

摘要

提出一种基于近似最小闭包球原理的中文博客(Blog)话题分类方法.根据近似最小闭包球原理,将支持向量机的优化求解转换为近似最小闭包球求解,使得只需选择大规模数据集的一个核心子集参与分类器的训练过程,以提高Blog话题分类中大规模训练集的处理能力.在较大规模的Blog数据集上进行中文Blog特征选择及话题分类实验.实验结果表明,该方法不仅准确率可达到支持向量机同等的效果,且可减少训练时间,获得较好的Blog话题分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王志强	深圳大学计算机与软件学院	44	332	11.0	16.0
2	傅向华	深圳大学计算机与软件学院	28	259	9.0	15.0
3	刘国	深圳大学计算机与软件学院	3	39	2.0	3.0
4	郭武彪	深圳大学计算机与软件学院	2	36	1.0	2.0