基于SVM的旅游网站页面判别模型探讨

• 作者: 李晓东 郭凤娟
• 来源期刊: 地理空间信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 旅游网站 搜索引擎 自动判别 支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 技 术 热 点
• 页码范围: 26-29
• 页数: 4页
• 分类号: P208
• 字数: 4242字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4623.2015.01.009

摘要

新疆旅游网站中存在大量页面本身为空或页面为导航页面、新闻动态及政策法规等用户关注度相对较低的页面。而用户在使用搜索引擎进行旅游信息查询时，这些页面却经常显示在搜索结果的前面，从而带来用户获取信息不畅、用户体验差等问题。为解决上述问题，提出基于支持向量机（SVM）原理构建旅游网站自动判别模型的方法，并结合9000张训练样本语料和3000张测试样本语料，对该模型进行测试研究。结果表明，基于该模型构建的分类器，具有良好的判别效果。当特征词超过120个，该模型的准确率、召回率及F1值均趋于收敛，达到98%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晓东	新疆大学资源与环境科学学院	128	665	16.0	21.0
5	郭凤娟	新疆大学资源与环境科学学院	1	1	1.0	1.0