利用本体集成和特征聚类的网页分类研究

摘要：

网页分类存在着新词多、特征维数高的问题,提出了一种新的网页分类方法.首先利用桥本体对分类领域本体进行集成,建立多本体语义标注模型,对文本特征进行降维.在此基础上,对不同类标号的关键词进行聚类,解决新词无法识别的问题,同时考虑网页标签的不同权重,用改进的SVM模型对中文网页进行分类.实验结果表明,上述方法改进了传统SVM分类器的性能.

关键词：文本分类、本体集成、支持向量机、维数约简、聚类

所属期刊栏目：35

分类号：TN911-34;TP393

资助基金：国家自然科学基金资助项目60975036

在线出版日期：2012-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：93-96