支持向量機在Web文本分類優(yōu)化中的應用.pdf

1、隨著Web作為互聯(lián)網(wǎng)上最重要的應用之一，它提供了便捷的文檔發(fā)布和信息的獲取，并且各地的信息資源聚集在互聯(lián)網(wǎng)上，成為生活中不可缺少的一部分。根據(jù)官方資料的顯示，在互聯(lián)網(wǎng)上已經有過億的Web文檔，面對如此大的海量信息，Web用戶往往無從下手快速獲得自己所需的信息，所以迫切需要一種方法能夠快速定位到有用信息上。由于這種需求者越來越多，關于Web數(shù)據(jù)挖掘技術便產生了。而現(xiàn)階段的Web數(shù)據(jù)挖掘主要建立在信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘以及知識管理上，通過對大量

2、的Web文檔進行分析來獲得隱含的知識和模式，從而使得人們更好的進行信息搜索。
　　 隨著Web數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展，如今的文本分類技術能夠改善文本信息雜亂狀況，可以降低查詢時間，提高搜索質量，快速有效地獲取文本信息。因此文本自動分類技術越來越受到人們的關注?；跈C器學習的文本自動分類已經取得了很好的效果，提出了多種分類算法，如k最近鄰算法、樸素貝葉斯算法、決策樹算法和支持向量機等。
　　 本文主要闡述了Web數(shù)據(jù)挖掘中文本