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| 基于模糊支持向量机的多主题文本分类算法研究 | |
| 引用本文： | 秦玉平,王秀坤,艾青,刘卫江.基于模糊支持向量机的多主题文本分类算法研究[J].小型微型计算机系统,2008,29(3):548-551. |
| 作者姓名： | 秦玉平 王秀坤 艾青 刘卫江 |
| 作者单位： | 1. 大连理工大学,电子与信息工程学院,辽宁,大连,116024;渤海大学,信息科学与工程学院,辽宁,锦州,121000 2. 大连理工大学,电子与信息工程学院,辽宁,大连,116024 3. 渤海大学,信息科学与工程学院,辽宁,锦州,121000 4. 东南大学,计算机科学与技术学科博士后流动站,江苏,南京,210096 |
| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划(973计划) , 国家自然科学基金 |
| 摘 要： | 多主题是文本的一个自然属性,即一些文本不是确定的属于单一主题,而是多个主题.对于这种情况,标准SVM多分类算法不能解决.本文提出一种基于模糊支持向量机的多主题文本分类算法.用1-a-1方法训练子分类器,对于待分类样本,通过子分类器得到对应其隶属度矩阵,依据隶属度矩阵每行元素和判定该文本所属主题.实验结果表明,该算法具有较好的准确率、召回率和F1值. |
| 关 键 词： | 支持向量机 隶属度矩阵 召回率 准确率 F1值 模糊支持向量机 多主题 文本分类算法 算法研究 Support Vector Machines Fuzzy Based Classification Algorithm Text 召回率 准确率 结果 实验 行元素 隶属度矩阵 对应 样本 分类器 方法训练 多分类算法 |
| 文章编号： | 1000-1220(2008)03-0548-04 |
| 修稿时间： | 2006年11月6日 |
Study of Multi-subjects Text Classification Algorithm Based on Fuzzy Support Vector Machines |
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| QIN Yu-ping,WANG Xiu-kun,AI Qing,LIU Wei-jiang.Study of Multi-subjects Text Classification Algorithm Based on Fuzzy Support Vector Machines[J].Mini-micro Systems,2008,29(3):548-551. | |
| Authors: | QIN Yu-ping WANG Xiu-kun AI Qing LIU Wei-jiang |
| Affiliation: | QIN Yu-ping1,2,WANG Xiu-kun1,AI Qing2,LIU Wei-jiang3 1(School of Electronic , Information Engineering,Dalian University of Technology,Dalian 116024,China)2(College of Information Science , Technology,Bohai University,Jinzhou 121000,China)3(Post Doctoral Station for Computer Science , Technology,Southeast University,Nanjing 210096,China) |
| Abstract: | Multi-subjects are a natural attribute of text,that is to say,some texts don't belong to single-class but multi-class.The case can not be solved by standard SVM multi-class classification algorithm.This paper proposes a multi-subjects text categorization algorithm based on fuzzy support vector machines.Firstly 1-a-1 method is used to train sub-classifiers.For the sample to be classified,sub-classifiers are used to obtain membership matrix,and then according to the sum of every line of membership matrix,conf... |
| Keywords: | support vector machines membership matrix recall precision F1 value |
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