基于集成学习的网页分类算法

摘要：

网页分类需要使用标记网页对分类算法进行训练,然而,对网页进行标记的过程既费时又费力.随着web的快速发展,获得未标记网页已经变得相对容易.为了有效地利用未标记网页来提高网页分类的性能,提出了一种基于集成学习的网页分类算法,迭代运行支持向量机、中心分类器和朴素贝叶斯分类器,并对各分类器的预测进行集成,不断地从未标记集中对网页进行标记后用于训练.实验结果表明.提出的算法有效地提高了网页分类的性能.

关键词：集成学习、支持向量机、网页分类

所属期刊栏目：41

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2011-08-17（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：26-29