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SVM算法在网站分类中的应用研究
被引量:
2
1
作者
夏晔
钱松荣
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2012年第11期222-224,共3页
研究SVM算法在中文网站顶级类别分类中的应用,并提出一个网站向量模型的生成算法。该算法以网站的首页HTML代码为基础,通过代码清理、内容提取、分词等步骤生成向量模型作为SVM的输入,并采用多类的线性SVM分类器进行分类。最后对这个算...
研究SVM算法在中文网站顶级类别分类中的应用,并提出一个网站向量模型的生成算法。该算法以网站的首页HTML代码为基础,通过代码清理、内容提取、分词等步骤生成向量模型作为SVM的输入,并采用多类的线性SVM分类器进行分类。最后对这个算法进行了实现,通过实际的网站数据测试,分析了实验结果,证实了这个算法能够取得较高的分类准确率并表明了在低流量低延时状态下网站分类系统的可行性,为其进一步在客户端或游览器中的应用提供了实验基础。
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关键词
网站分类
SVM
机器学习
顶级类别
下载PDF
职称材料
我国专家再度任职ICANN
2
作者
阴志华
《通信世界》
2003年第4期7-7,共1页
关键词
钱华林
ICANN
顶级
域名
类别
顶级
域名
注册管理机构
下载PDF
职称材料
题名
SVM算法在网站分类中的应用研究
被引量:
2
1
作者
夏晔
钱松荣
机构
复旦大学通信科学与工程系
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2012年第11期222-224,共3页
文摘
研究SVM算法在中文网站顶级类别分类中的应用,并提出一个网站向量模型的生成算法。该算法以网站的首页HTML代码为基础,通过代码清理、内容提取、分词等步骤生成向量模型作为SVM的输入,并采用多类的线性SVM分类器进行分类。最后对这个算法进行了实现,通过实际的网站数据测试,分析了实验结果,证实了这个算法能够取得较高的分类准确率并表明了在低流量低延时状态下网站分类系统的可行性,为其进一步在客户端或游览器中的应用提供了实验基础。
关键词
网站分类
SVM
机器学习
顶级类别
Keywords
Website classification SVM Machine learning Top-level class
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
我国专家再度任职ICANN
2
作者
阴志华
机构
记者
出处
《通信世界》
2003年第4期7-7,共1页
关键词
钱华林
ICANN
顶级
域名
类别
顶级
域名
注册管理机构
分类号
F62 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
SVM算法在网站分类中的应用研究
夏晔
钱松荣
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2012
2
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职称材料
2
我国专家再度任职ICANN
阴志华
《通信世界》
2003
0
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职称材料
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