基于SMO的多层次文本分类法研究  

Research of Multi-layer Text Categorization Method Based on SMO

作　　者：何建兵[1] 何清[2] 史忠植[2] 

机构地区：[1]中国科学院研究生院软件学院,北京100049 [2]中科院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,北京100080

出　　处：《计算机工程与应用》2006年第13期152-154,167,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金资助项目(编号:60435010);国家863高技术研究发展计划资助项目(编号:2003AA115220);中澳科技合作特别基金项目;北京市自然科学基金资助项目(编号:4052025)

摘　　要：在以往的自动文本分类研究中,大多比较流行的分类技术都是在一个层次上将文本分成几个类别。但随着信息检索的量越来越大,文本的种类将越来越多,仅仅通过一层对海量信息进行组织分类越来越不适合海量信息的检索工作,这种平坦式的分类组织难以进一步提高信息检索的速度。论文将SMO分类算法结合到文本分类研究中,通过构建多层支持向量机文本分类树,实现了基于SMO的多层次文本分类系统。In former automatic text categorization research,most of the prevalent classification technologies divided text into several classes in one lever.However,with the increase of quantity of information retrieval,this flat kind organization classification is more and more unsuitable to the information retrieval task with vast information,and it hampers the improvement of the information retrieval speed.This paper tries to adopt SMO algorithm to establish a multi-layer SVM text categorization system.

关 键 词：文本分类 多层次文本分类 支持向量机 SMO算法 多层支持向量机 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]