UCM算法及其在电子政务网页分类系统中的应用

• 作者: 万杨亮 周继华 李恒锐
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 聚类 大规模训练集 网页分类系统 电子政务
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 213-215
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3054字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.01.052

摘要

针对大规模训练集的网页分类问题提出UCM(UC and SVM)分类方法.UCM算法结合了支持向量机SVM(Support Vector Machine)与无监督聚类UC(Unsupervised Clustering)的特点,使网页分类既有较高的准确率,又有较快的分类速度.在训练阶段,UCM算法利用UC方法形成聚类中心；在分类阶段,UCM算法计算待分类网页与正例中心及反例中心的距离,若距离差较大,用UC分类,否则用SVM分类.在电子政务网页分类系统中的应用表明,UCM网页分类算法在准确率方面远高于UC,略高于SVM；在分类速度上,UCM介于UC和SVM二者之间,远大于SVM.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周继华		23	66	5.0	6.0
2	李恒锐	电子科技大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0