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针对日益膨胀的网络信息，为方便用户准确定位所需的信息，将支持向量机（SVM）与二叉决策树结合起来进行网页信息的分类，并在构造决策支持向量机分类模型的基础上，进一步结合聚类的方法，解决多类分类问题，减少支持向量机的训练样本数，提高分类训练速度和分类准确率．
支持向量机在网页信息分类中的应用研究
【摘 要】
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针对日益膨胀的网络信息，为方便用户准确定位所需的信息，将支持向量机（SVM）与二叉决策树结合起来进行网页信息的分类，并在构造决策支持向量机分类模型的基础上，进一步结合聚类的方
【机 构】
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首都师范大学信息工程学院,北京中搜在线软件有限公司,清华大学计算机系,北京理工大学计算机系
【出 处】
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小型微型计算机系统
【发表日期】
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2007年2期
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