基于深度学习的网页分类算法研究

• 作者: 范磊 陈芊希
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 网页分类 深度学习 栈式自动编码器 TFIDF
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 25-28
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 5661字
• 语种: 中文

摘要

网页分类可将信息准确筛选与呈现给用户,提高信息检索的准确率.深度学习是机器学习中一个全新的领域,其本质是一种多层的神经网络学习算法,通过逐层初始化的方法来达到极高的准确率,被多次使用在图像识别、语音识别、文本分类中.提出了基于深度学习的网页分类算法,实验数据证明该方法可有效提高网页分类的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范磊	上海交通大学电子信息与电气工程学院	48	242	7.0	13.0
2	陈芊希	上海交通大学电子信息与电气工程学院	1	5	1.0	1.0