SLMBSVMs-KNN:一种新的网页分类算法

摘要：

本文首先提出了一种基于最小损失的支持向量机模型(SLMBSVMs),该模型中参数n反映了两类错误损失率的比值.随后,借助SLMBSVMs的特性构造两个SVM并将其与KNN相结合提出了一种SLMBSVM与KNN相结合的网页分类算法,实验证明,该算法是切实有效的,具有较高的精确度.

关键词： 支持向量机 KNN分类器 结构损失最小化 网页分类

作者: 张亮 叶允明 于水 马范援

作者单位: 上海交通大学计算机科学与工程系(上海)

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国搜索引擎和网上信息挖掘学术讨论会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 80-85

在线出版日期: 2003-03-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）