利用本体集成和特征聚类的网页分类研究

作者：孙少波文本分类本体集成支持向量机维数约简聚类

摘要：网页分类存在着新词多、特征维数高的问题，提出了一种新的网页分类方法。首先利用桥本体对分类领域本体进行集成，建立多本体语义标注模型，对文本特征进行降维。在此基础上，对不同类标号的关健词进行聚类，解决新词无法识别的问题，同时考虑网页标签的不同权重，用改进的SVM模型对中文网页进行分类。实验结果表明，上述方’法改进了传统SVM分类器的性能。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社