基于RSOM-Bayes的网页分类方法

被引：4

作者：

冯和龙 ^{[1
]}

夏胜平 ^{[2
]}

机构：

[1] 湖南铁路科技职业技术学院实训中心

[2] 国防科学技术大学电子科学与工程学院ATR重点实验室

来源：

关键词：

网页分类; RSOM神经网络树; Bayes方法; 向量空间模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

针对向量空间模型的网页分类计算复杂度高、不适用于大规模场景问题,该文采用RSOM和BAYES相结合的方法实现网页分类,利用RSOM神经网络树实现网页特征词的自动索引,利用Bayes实现网页的自动分类。结果证明其在特征空间维数、检索效率、样本容量及检索精度方面都具有良好的性能。

引用

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页数：3

共 4 条

[1] 基于RSOM树模型的机器学习原理与算法研究 [J].

夏胜平 ;

张乐锋 ;

虞华 ;

张静 ;

胡卫东 ;

郁文贤 .

[2] 网页分类技术 [J].

孙建涛 ;

沈抖 ;

陆玉昌 ;

石纯一 .

[3]

Yiming Yang,Seán Slattery,Rayid Ghani.A Study of Approaches to Hypertext Categorization[J].J. Intell. Inf. Syst.,2002

[4]

孙即祥等编著.现代模式识别[M].长沙:国防科技大学出版社,2002