基于粒子群优化算法的网页分类技术  

Web Pages Classification Based on PSO

作　　者：彭涛[1] 左万利[1] 赫枫龄[1] 张长利[1] 

机构地区：[1]吉林大学计算机科学与技术学院,长春,130012 教育部符号计算与知识工程重点实验室,长春,130012 　 　

出　　处：《计算机研究与发展》2006年第z3期33-38,共6页Journal of Computer Research and Development

基　　金：国家自然科学基金项目(60373099);教育部"符号计算与知识工程"重点实验室资助项目(93K-17)

摘　　要：粒子群优化算法由于其高效、容易理解、易于实现,在很多领域得到了应用.网页分类是网络信息检索研究的关键技术之一,在对网页的表示时,将Web页面分解为不同的部分,之后迭代使用SVM算法构造分类器.由于PSO算法是一种基于迭代的优化工具,对训练过程中迭代产生的网页分类器进行优化组合,产生最终分类器,同时也增强了分类器的自适应性.实验结果表明,通过对迭代产生的分类器进行优化组合,以及对网页结构的划分,寻找并利用网页集中蕴藏的规律综合计算特征权值,大大提高了网页分类的正确率和F-measure值,所以这种方法是有效的、稳健的和实用的.

关 键 词：网页分类 粒子群优化算法 支持向量机 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]