组合核函数SVM在特定领域文本分类中的应用

• 作者: 刘芳 吕洪艳
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: SVM 组合核函数 文本分类 多分类
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 页码范围: 124-128
• 页数: 5页
• 字数: 5604字
• 语种: 中文

摘要

面向特定领域文本分类的实际应用,存在大量样本相互掺杂的现象,使其无法线性表述,在SVM中引入核函数可以有效地解决非线性分类的问题,而选择不同的核函数可以构造不同的 SVM,其识别性能也不同,因此,选择合适的核函数及其参数优化成为 SVM 的关键。本文基于单核核函数的性质,对多项式核函数与径向基核函数进行线性加权,构建具有良好的泛化能力与良好的学习能力的组合核函数。仿真实验结果表明,在选择正确参数的情况下,组合核函数SVM的宏平均准确率、宏平均召回率及宏平均综合分类率都明显优于线性核、多项式核与径向基核,而且能够兼顾准确率与召回率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘芳	东北石油大学计算机与信息技术学院	23	49	4.0	6.0
2	吕洪艳	东北石油大学计算机与信息技术学院	27	76	4.0	7.0