基于支持向量机的中文网页自动分类  

Chinese Web Page Automatic Classification Based on SVM

作　　者：贾泂[1] 梁久祯[1] 

机构地区：[1]浙江师范大学计算机科学研究所,金华321004

出　　处：《计算机工程》2005年第10期145-147,共3页Computer Engineering

摘　　要：研究了支持向量机在中文网页分类中的应用,给出了基于关键词的中文网页特征提取和选择方法,阐述了统计学习理论中的支持向量机模型及其在分类问题应用中的特点,给出了设计支持向量机分类器的二次规划学习算法。This paper deals with Chinese Web page classification based on support vector machine (SVM). This paper gives some methods for feature extraction and selection based on text keywords. Special problems are discussed in statistic learning theory, support vector machine and their application in classification. Also quadratic program algorithm is described for constructing the SVM classifier.

关 键 词：支持向量机 统计学习 优化 网页 文本分类 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]