【摘 要】
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支持向量机(SVM)方法通过核函数进行空间映射并构造最优分类超平面解决分类器的构造问题,该方法在文本自动分类应用中具有明显优势.XML文档是文本内容信息与结构信息的综合体,
【基金项目】
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国家自然科学基金(60642001 60875033), 国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金(2008AA01Z421)资助
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支持向量机(SVM)方法通过核函数进行空间映射并构造最优分类超平面解决分类器的构造问题,该方法在文本自动分类应用中具有明显优势.XML文档是文本内容信息与结构信息的综合体,作为一种新的数据形式,成为当前的研究热点.文中以结构链接向量模型为基础,研究了基于支持向量机的XML文档自动分类方法,提出了适合XML文档分类的核函数及其参数的学习方法,从而将XML文档的结构分析与内容分析有机地结合起来.在INEX数据集上的测试结果表明,该方法的分类准确性明显高于INEX评测中所公布各方法的评测结果.
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