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基于粒子群优化算法的网页分类技术

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粒子群优化算法由于其高效、容易理解、易于实现,在很多领域得到了应用.网页分类是网络信息检索研究的关键技术之一,在对网页的表示时,将Web页面分解为不同的部分,之后迭代使用SVM算法构造分类器.由于PSO算法是一种基于迭代的优化工具,对训练过程中迭代产生的网页分类器进行优化组合,产生最终分类器,同时也增强了分类器的自适应性.实验结果表明,通过对迭代产生的分类器进行优化组合,以及对网页结构的划分,寻找并利用网页集中蕴藏的规律综合计算特征权值,大大提高了网页分类的正确率和F-measure值,所以这种方法是有效的、稳健的和实用的.

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来源
《第二十三届中国数据库学术会议（NDBC2006）》|2006年|33-38|共6页
会议地点广州
作者
彭涛; 左万利;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP393.092;
关键词
网页分类; 粒子群优化算法; 支持向量机;

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