基于潜在语义分析和HS-SVM的文本分类模型研究
为了提高文本分类的准确性和效率,提出了一种基于潜在语义分析和超球支持向量机的文本分类模型.针对SVM对大规模文本分类时收敛速度较慢这一缺点,本文将超球支持向量机应用于文本分类,采用基于增量学习的超球支持向量机分类学习算法进行训练和分类.实验结果表明,超球支持向量机是一种解决SVM问题的有效方法,在文本分类应用中具有与SVM相当的精度,但是明显降低了模型复杂度和训练时间.
文本分类、潜在语义分析、支持向量机
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G35(情报学、情报工作)
教育部人文社会科学重点研究基地重大项目08JJD870225
2011-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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