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基于支持向量机算法的网站分类器构造方法
引用本文:刘素梅,刘惠梅. 基于支持向量机算法的网站分类器构造方法[J]. 太原科技大学学报, 2007, 28(1): 15-18
作者姓名:刘素梅  刘惠梅
作者单位:1. 太原科技大学应用科学学院,太原,030024
2. 太原理工大学理学院,太原,030024
摘    要:
首先研究了基于向量空间模型的网站文本特征建模技术,同时根据实际网络的复杂程度和分类特点,采用支持向量机(support vector machine,SVM)来构造分类器。网站分类实验结果表明这种基于SVM的分类器具有模型简单、分类准确性较高等优点,具有较好的网站分类适用性。

关 键 词:网站  分类算法  支持向量机
文章编号:1673-2057(2007)01-0015-04
收稿时间:2006-08-04
修稿时间:2006-08-04

Construction Method for Website Classifier Based on Support Vector Machine Algorithm
LIU Su-mei,LIU Hui-mei. Construction Method for Website Classifier Based on Support Vector Machine Algorithm[J]. Journal of Taiyuan University of Science and Technology, 2007, 28(1): 15-18
Authors:LIU Su-mei  LIU Hui-mei
Abstract:
This paper firstly deals with website text feature modeling technologies on the basis of vector space model.With consideration of the complexity and the classification characteristics of the real network and website,support vector machine(SVM) is employed to construct the website binary classifier.The verification experiments prove that such SVM-based classifier is effective and accurate for better applicability of classification.
Keywords:website   classification algorithm   support vector machine
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