| 一种适用于信息检索的支持向量机 |
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| 引用本文： | 陆晓峰,郑南宁,郑松峰.一种适用于信息检索的支持向量机[J].西安交通大学学报,2003,37(6):581-585. |
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| 作者姓名： | 陆晓峰 郑南宁 郑松峰 |
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| 作者单位： | 西安交通大学电子与信息工程学院,710049,西安 |
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| 基金项目： | 国家创新研究群体科学基金资助项目 (6 0 0 2 43 0 1 )，国家自然科学基金资助项目 (6 0 1 750 0 6 ). |
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| 摘 要： | 针对基于内容的信息检索中负样本抽样效率低的问题，设计了1．5类支持向量分类器．在训练过程中利用正样本对分类线建立初始模型，在保证总体泛化能力的基础上，用所能获得的负样本修正分类线，以提高其检测精度；通过对比标准序列最小优化方法，得到快速训练算法．在美国邮政数据库(USPS数据库)与麻省理工大学人脸数据库(CBCL数据库)上的实验结果表明，与传统的支持向量分类器相比，这种方法能取得更高的检测精度．
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| 关 键 词： | 信息检索 数据库 支持向量机 支持向量分类器 |
| 文章编号： | 0253-987X(2003)06-0581-05 |
| 修稿时间： | 2002年10月15 |
Support Vector Machines for Information Retrieval |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | information retrieval database support vector machine support vector classifier |
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