基于SVM的书目数据自动分类设计与应用研究

柴源

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针对传统分类标引系统算法模型准确率低、难以有效解决线性不可分数据的分类问题,引进了SVM模型,设计了基于SVM的书目数据智能分类检测系统,以西安航空学院图书馆书目数据为样本,通过数据预处理、TF-IDF特征提取、chi2特征降维、Lin-earSVC建模等,完成分类器的训练,在测试集上完成分类器的性能评估,并与逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯进行对比实验.实验结果表明,召回率为0.82、f1分数为0.82,精确率为0.83,准确率为0.85,高于其他机器学习模型,精度较高,泛化能力较强,具有良好的适用性.

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来源
《黑龙江科学》 |2021年第24期|18-21|共4页
作者
柴源;
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作者单位

西安航空学院图书馆西安710077;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类专用应用软件;
关键词
SVM; 书目数据; 自动分类; 高校图书馆; TF-IDF;

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