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朴素贝叶斯算法和SVM算法在Web文本分类中的效率分析
引用本文:詹毅.朴素贝叶斯算法和SVM算法在Web文本分类中的效率分析[J].成都大学学报(自然科学版),2013,32(1):50-53.
作者姓名:詹毅
作者单位:成都大学旅游文化产业学院,四川成都,610106
摘    要:为分析对比朴素贝叶斯算法和SVM算法在Web文本分类中的效率及其适用的范围,构建了一个Web分类系统,此分类系统将已分类的Web网页作为训练集,利用分类算法构建Web分类器,通过Web测试集评价两类算法在Web文本分类中的性能体现,为Web文本分类算法选择提供一定的参考依据.

关 键 词:Web分类系统  朴素贝叶斯算法  SVM算法  效率分析

Efficiency Analysis of Naive Bayes Algorithm and SVM Algorithm in Web Text Classification
ZHAN Yi.Efficiency Analysis of Naive Bayes Algorithm and SVM Algorithm in Web Text Classification[J].Journal of Chengdu University (Natural Science),2013,32(1):50-53.
Authors:ZHAN Yi
Institution:ZHAN Yi(School of Tourism and Culture Industry,Chengdu University,Chengdu 610106,China)
Abstract:A web classification system is built to analyze and compare the efficiency and scope of Naive Bayes algorithm and SVM algorithm in web text classification. The classified Web pages axe used for train- ing sets. The Web text classifier is built by using classification algorithm. The performance of both algo- rithms in the web text classification is evaluated by the web test set, which provides some reference for se- lection of web text classification algorithms.
Keywords:web classification system  Naive Bayes algorithm  SVM algorithm  efficiency analysis
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