基于本体概念结构的SVM多类分类方法及其在本体自动扩充中的应用

摘要：

本文对基于本体概念结构的SVM多类分类方法及其在本体自动扩充中的应用进行了研究。文章构建了一个面向开放领域的本体自动扩充系统，采用有监督的SVM模型对本体实例进行分类，并根据本体自动扩充任务的特点，设计了一个基于本体概念结构的SVM多类分类分解方法。

关键词： 网络信息 数据分类 支持向量机

作者: 唐晋韬 王挺

作者单位: 国防科学技术大学计算机学院,长沙,410073

会议类型: 国内会议

会议名称: 2006年全国理论计算机科学学术年会

会议地点: 长春

会议语种:中文

页码: 333-337

在线出版日期: 2006-08-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）