10.3969/j.issn.1000-3428.2010.22.073
CTM与SVM相结合的文本分类方法
研究一种相关主题模型(CTM)与支持向量机(SVM)相结合的文本分类方法.该方法用CTM 对数据集建模以降低数据的维度,用SVM 对简化后的文本数据进行分类.为使CTM 模型能够较好地对数据集进行建模,在该方法中用DBSCAN 聚类方法对数据进行聚类,根据聚类所得到的聚类中心点数目确定CTM 模型的主题参数.实验结果表明,该方法可以加快分类速度并提高分类精度.
文本分类、相关主题模型、聚类、支持向量机
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TP18(自动化基础理论)
2011-01-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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