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基于最小二乘支持向量机的网页主题语义分类的研究
被引量：
2
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作者
樊中华
侯占斌
+1 位作者
张晨星
马骁
《计算机应用与软件》
CSCD
2009年第12期53-55,59,共4页
提出了对网页主题进行语义扩展的方法,利用最小二乘支持向量机LSSVM(least squares support vector machines)来代替传统的支持向量机SVM(support vector machine)的分类技术。在建立LSSVM模型的多类别分类算法基础上,将其应用到网页主...
提出了对网页主题进行语义扩展的方法,利用最小二乘支持向量机LSSVM(least squares support vector machines)来代替传统的支持向量机SVM(support vector machine)的分类技术。在建立LSSVM模型的多类别分类算法基础上,将其应用到网页主题语义分类。实验表明,最小二乘支持向量机学习速度快,在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力,对网页主题语义分类具有很好的效果。
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关键词
最小二乘支持向量机
语义建模
网页主题语义分类
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职称材料
题名
基于最小二乘支持向量机的网页主题语义分类的研究
被引量：
2
1
作者
樊中华
侯占斌
张晨星
马骁
机构
北京科技大学信息工程学院
北京航空航天大学计算机学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2009年第12期53-55,59,共4页
基金
国家"十一五"科技支撑计划项目(2006BAK11B03)
文摘
提出了对网页主题进行语义扩展的方法,利用最小二乘支持向量机LSSVM(least squares support vector machines)来代替传统的支持向量机SVM(support vector machine)的分类技术。在建立LSSVM模型的多类别分类算法基础上,将其应用到网页主题语义分类。实验表明,最小二乘支持向量机学习速度快,在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力,对网页主题语义分类具有很好的效果。
关键词
最小二乘支持向量机
语义建模
网页主题语义分类
Keywords
LSSVM Semantic modelling Semantic classification of webpage subjects
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于最小二乘支持向量机的网页主题语义分类的研究
樊中华
侯占斌
张晨星
马骁
《计算机应用与软件》
CSCD
2009
2
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