基于GA与SVM融合的网页分类算法

摘要：

为了实现对大量的网络信息的正确分类以便使用户迅速获取所需信息，提出一种新的网页内容分类算法，该算法将遗传算法(GA)与支持向量机(SVM)结合起来，利用遗传算法良好的寻优能力优化SVM的分类性能。在由新闻网页文本构成的数据集上的仿真实验结果表明，GA和SVM融合的算法能够有效提高SVM的分类性能，新算法的分类正确率相比基本的SVM有非常显著的提高。由此证明，提出的基于GA的SVM改进算法是有效的，能够用于对大量网络信息的分类问题中。

关键词： 遗传算法 支持向量机 文本分类 网页分类

作者: 刘晓勇

作者单位: 中国科学院文献情报中心，北京 100190 广东技术师范学院计算机科学学院，广州 510665 中国科学院研究生院，北京 100049

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国运筹学会模糊信息与模糊工程分会第五届学术年会

会议地点: 辽宁葫芦岛

会议语种:中文

页码: 953-955

在线出版日期: 2010-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）