| 一种改进的SVM文本数据分类技术研究 |
| |
| 引用本文： | 高晓琴.一种改进的SVM文本数据分类技术研究[J].科技通报,2012,28(4):70-71. |
| |
| 作者姓名： | 高晓琴 |
| |
| 作者单位： | 四川工商职业技术学院 信息工程系,成都,611830 |
| |
| 摘 要： | 主要研究了文本分类精度问题。介绍了文本分类的基本过程,提出了一种改进的支持向量机文本分类技术,设计并实现了一个开放的中文文档自动分类系统。实验结果表明,提出的方法不仅具有较高的训练效率,同时也能得到很高的分类准确率和查全率。
|
| 关 键 词： | 文本挖掘 文本分类 支持向量机 向量空间模型 |
An Improved SVM Text Data Classification Technology Research |
| |
| GAO Xiaoqin.An Improved SVM Text Data Classification Technology Research[J].Bulletin of Science and Technology,2012,28(4):70-71. |
| |
| Authors: | GAO Xiaoqin |
| |
| Institution: | GAO Xiaoqin(Sichuan Technology and Business College,Chengdu 611830,China) |
| |
| Abstract: | on the main text classification accuracy.This paper first introduces the basic process of text classification,this paper proposes an improved support vector machine SVM text classification technology,the design and implementation of an open automatic Chinese documents classification system.The experimental results show that,the proposed method not only has high training efficiency,at the same time can obtain the very high classification accuracy rate and recall rate. |
| |
| Keywords: | text mining text classification support vector machine vector space model |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
