基于LIBSVM的视觉信息页面块分析模型
随着网络技术的发展,逐渐的每个人都需要面对网络,浏览不同的网页,而网页页面的组成结构复杂,人的感官对于页面的认识与人眼所见并不相同.本文通过对于5473条页面的分析数据进行科学的分析处理,每一页面的属性都有10个,根据这些属性建立基于支持向量机的视觉信息页面块分类模型,再利用LIBSVM工具对于所有页面的属性数据进行深入优化、分析、处理和解释,最后打得到的分类结果准确率达到97％,这样好的结果对网页的认识提供了非常有效的理论依据.
网页页面块 分类模型 属性数据 支持向量机
董婷
榆林学院信息工程学院 陕西榆林719000
国内会议
上海
中文
133-135
2017-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）