基于改进SVM的文本混沌性分类优化技术实现

• 作者: 赵颖
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 云计算 文本分类 混沌分类 优化SVM
• 年，卷（期）: 2016,（20）
• 所属期刊栏目: 计算机应用技术
• 页码范围: 39-43
• 页数: 5页
• 分类号: TN911-34|TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2016.20.011

摘要

当前的文本分类方法无法较好地处理海量文本以及文本特征空间数据，不能打破计算机处理性能和内存的约束，实现文本混沌性分类。而云计算平台可向用户提供需要的运算能力和存储空间。提出一种优化SVM的云计算环境下文本混沌性分类方法，设计Hadoop开源云计算系统，通过该系统中的Map Reduce模型对分类过程进行处理，提高分类的效率。采用优化SVM分类方法将混沌文本分类二次规划过程中的不等式限制变换成等式限制，提高海量文本混沌性分类精度。实验结果表明，所设计分类方法具有更高的处理效率，可以对海量文本数据进行准确的分类。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵颖		9	4	1.0	1.0