超球支持向量机文本分类方法改进

胡吉明; 陈果

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【目的】针对文本分类中类别特征向量改变和重叠等问题,对超球支持向量机（HS-SVM）分类算法进行改进。【方法】基于增量学习和密度决策函数对原始HS-SVM进行改进,实现超球类支持向量的动态改变,准确计算构造超球支持向量机的决策函数,从而达到提高文本分类效果的目的。【结果】与原始超球支持向量机的文本分类实验对比表明,本文所提方法在准确率和召回率方面优于其他方案,建模时间减少且对预测精确度的影响不大。【局限】应进行多种类型数据集上的实验验证,推广方法改进的适用性;其次对分类算法的底层改进欠缺,需继续探索。【结论】本研究有利于提高大规模文本分类的准确性和减少训练时间,从而提升文本分类效果。

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来源
《现代图书情报技术》 |2014年第9期|74-80|共7页
作者
胡吉明; 陈果;
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作者单位

武汉大学信息资源研究中心;

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正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
LDA主题模型; 超球支持向量机; 增量学习; 密度决策函数;

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