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基于支持向量机的Web文本分类方法

牛强  王志晓  陈岱  夏士雄  
【摘要】:Web文本分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域,而支持向量机又是一种高效的分类识别方法,在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。文章通过分析Web文本的特点,研究了向量空间模型(VSM)的分类方法和核函数的选取,在此基础上结合决策树方法提出了一种基于决策树支持向量机的Web文本分类模型, 并给出具体的算法。通过实验测试表明,该方法训练数据规模大大减少,训练效率较高,同时具有较好的精确率 (90.11%)和召回率(89.38%)。

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