【摘 要】
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当前的Web文档分类方法大多以正文的文本分类为基础,没有很好地利用网页中所蕴含的多种信息。为提高Web文档的分类精度,提出一种融合Web文档中多种信息（如正文、描述信息、关
【机 构】
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陆军工程大学指挥控制工程学院,陆军工程大学通信工程学院
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当前的Web文档分类方法大多以正文的文本分类为基础,没有很好地利用网页中所蕴含的多种信息。为提高Web文档的分类精度,提出一种融合Web文档中多种信息（如正文、描述信息、关键字、图片相关文本、标题以及文章中加粗等特殊字体）的文本分类方法。鉴于不同信息对于分类的贡献不尽相同,采用遗传算法给各种信息设置合适的权重,最终采用支持向量机对Web文档进行分类。实验结果表明,与仅使用正文文本进行分类的方法相比,所提出的融合多种信息的方法能有效提高分类精度。
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