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樊中华
作品数:
1
被引量:2
H指数:1
供职机构:
北京科技大学计算机与通信工程学院
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发文基金:
国家科技支撑计划
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
马骁
北京航空航天大学计算机学院
侯占斌
北京航空航天大学计算机学院
张晨星
北京航空航天大学计算机学院
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2009
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基于最小二乘支持向量机的网页主题语义分类的研究
被引量:2
2009年
提出了对网页主题进行语义扩展的方法,利用最小二乘支持向量机LSSVM(least squares support vector machines)来代替传统的支持向量机SVM(support vector machine)的分类技术。在建立LSSVM模型的多类别分类算法基础上,将其应用到网页主题语义分类。实验表明,最小二乘支持向量机学习速度快,在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力,对网页主题语义分类具有很好的效果。
樊中华
侯占斌
张晨星
马骁
关键词:
最小二乘支持向量机
语义建模
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