基于半监督学习的Web页面内容分类技术研究

• 作者: 赵夫群
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: Web页面内容分类 半监督学习 半监督分类 智能优化 Dirichlet分布
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 自动化技术
• 页码范围: 108-112,117
• 页数: 6页
• 分类号: TN919-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2016.01.029

摘要

针对如何使用标记和未标记数据进行Web分类这一关键性问题,探索一种生成模型和判别模型相互结合的分类器,在无标记训练集中采用最大似然估计,构造一种具有良好分类性能的半监督分类器.利用狄利克雷-多项式混合分布对文本进行建模,提出了适用于半监督学习的混合模型.针对半监督学习的EM算法收敛速度过快,容易陷入局部最优的难题,引入两种智能优化的方法——模拟退火算法和遗传算法进行分析和处理,结合这两种算法形成一种新型智能的半监督分类算法,并且验证了该算法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵夫群	西北大学可视化研究所	51	139	6.0	8.0