基于SAE-LBP的网页分类研究

发布时间：2017-12-11 00:04

  本文关键词：基于SAE-LBP的网页分类研究

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【摘要】：在网页分类技术中,SVM、BP神经网络和Naive Bayes等传统分类器主要采用了信息增益、互信息和最大熵等模型选取特征.随着深度学习的发展,深层次地选取特征的方法正在被广泛研究.结合稀疏自动编码器(SAE)和LBP神经网络,提出一种基于SAE-LBP的网页分类器.根据网页文本的半结构化特征,改进了文本特征表示的权重计算.针对网页文本的稀疏性,采用SAE对网页文本进行特征选取.还提出一种基于学习率自动调整的LBP神经网络,有效地降低了训练时间.实验表明,相对于传统的BP神经网络,基于SAE-LBP的网页分类器的分类正确率提升了5.19%,时间性能提升了83.86%.
【作者单位】： 中国科学技术大学计算机科学技术学院;中国科学技术大学安徽省计算与通信软件重点实验室;中国科学技术大学先进技术研究院;
【基金】：安徽省自然科学基金项目(1408085MKL06)资助
【分类号】：TP391.1;TP393.092
【正文快照】： 1引言随着互联网的发展,网页的数目呈现井喷状增加,也预示着大数据时代的到来.杂乱、大量的网页文本,不利于人们对信息的查找与过滤.为了方便对网页文本的检索与挖掘,对网页文本的分类就显得十分重要[1].针对网页文本分类已有不少相关研究,文献[2]中将网页文本分类描述成文本

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本文编号：1276382