一种基于SVM的博客大数据分类算法及应用

陈建峡; 朱季骐; 王鹰适; 倪一鸣

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一种基于SVM的博客大数据分类算法及应用

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提出了一种基于SVM的博客大数据分类算法BBD-SVM,根据RSS博客文本特点提取博客特征词,通过SVM模型参数寻优化SVM分类模型实现博客大数据分类.并设计了RSS博客爬虫,以互联网上各种计算机程序设计语言的技术博客为爬取对象,利用BBD-SVM算法对相关技术博客进行专业分类,为用户学习程序设计语言提供专业推荐服务.其中,博客文本特征的提取选用改进的TF-IDF作为权重计算函数,SVM分类模型的参数寻优很好地提高了分类效率.实验结果表明,BBD-SVM算法具有准确率高,耗时少的优势,能够实现快速准确的博客推荐服务.

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来源
《湖北工业大学学报》 |2016年第4期|70-74|共5页
作者
陈建峡; 朱季骐; 王鹰适; 倪一鸣;
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作者单位

湖北工业大学计算机学院,湖北武汉430068;

湖北工业大学计算机学院,湖北武汉430068;

湖北泰信科技信息发展有限责任公司,湖北武汉430071;

湖北泰信科技信息发展有限责任公司,湖北武汉430071;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
支持向量机; 博客; 大数据; 分类算法; 社交网络; 用户推荐;

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