10.3969/j.issn.1004-373X.2012.14.029
利用本体集成和特征聚类的网页分类研究
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.
文本分类、本体集成、支持向量机、维数约简、聚类
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TN911-34;TP393
国家自然科学基金资助项目60975036
2012-11-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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