多策略融合的SVM决策树构建

作者：方莹

来源：兰州理工大学学报, 2012, (03): 98-101.

DOI：10.13295/j.cnki.jlut.2012.03.026

• 文本分类
• 支持向量机
• 决策树
• 多类分类器 text categorization
• support vector machine
• decision tree
• multi-category classifier

为了在提高文本分类效率和提升分类速度间进行平衡,综合考虑SVM决策树的深度、均衡度、构造方式、类内样本数、类间相似度等对分类结果的影响,提出针对海量文本多分类问题的SVM决策树构建算法.在大规模语料库上的文本分类实验表明,该算法可在一定程度上提升分类效果,同时可以大幅减少训练和测试时间,方法可行且适应性强.

• 出版日期2012
• 单位北京理工大学; 商丘师范学院