一种增量式支持向量机文本分类模型

摘要：

本文针对Web文本分类的特点和难点,提出用增量式SVM方法来构造合理的分类器,并对传统算法进行了改进.实验结果表明改进SVM增量训练得到的分类器和传统分类器有着相似的分类能力和泛化能力.而且改进算法在时间和空间复杂度方面都优于传统算法,从而改善了传统方法的不足.

关键词： 人工智能 文本分类 支持向量机 机器学习

作者: 栾江 唐常杰 黄晓冬 阴小雄 廖勇

作者单位: 四川大学计算机学院(成都)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二十届全国数据库学术会议

会议地点: 长沙

会议语种:中文

页码: 667-669

在线出版日期: 2003-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）