SVM网页分类中一种新的特征提取方法

摘要：

随着互联网的迅速发展,对网页正确分类显得越来越重要.网页分类的一个难点就是特征空间的维数比较大,支持向量机(SVM)分类方法显示出比其它分类方法更好的性能,但是训练样本时却花费了比其它算法更多的时间.提出了一种基于选择最确信的词来预测一个文本的类别的特征提取方法,通过中文文本实验,结果表明在不降低分类准确性的前提下,缩短了训练时间.

关键词：特征提取、Web分类、支持向量机

所属期刊栏目：11

分类号：TP311.11(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2011-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1359-1362