基于SVM的旅游网站页面判别模型探讨

发布时间：2018-05-19 18:31

  本文选题：旅游网站 + 搜索引擎　； 参考：《地理空间信息》2015年01期

【摘要】：新疆旅游网站中存在大量页面本身为空或页面为导航页面、新闻动态及政策法规等用户关注度相对较低的页面。而用户在使用搜索引擎进行旅游信息查询时,这些页面却经常显示在搜索结果的前面,从而带来用户获取信息不畅、用户体验差等问题。为解决上述问题,提出基于支持向量机(SVM)原理构建旅游网站自动判别模型的方法,并结合9000张训练样本语料和3 000张测试样本语料,对该模型进行测试研究。结果表明,基于该模型构建的分类器,具有良好的判别效果。当特征词超过120个,该模型的准确率、召回率及F1值均趋于收敛,达到98%。
[Abstract]:There are a large number of pages in Xinjiang tourism website which are empty or navigation pages, news dynamic, policies and regulations and so on users pay relatively low attention to the pages. However, when users use search engines to query travel information, these pages are often displayed in front of search results, resulting in problems such as poor access to information and poor user experience. In order to solve the above problems, an automatic discriminant model based on support vector machine (SVM) is proposed, and 9000 training samples and 3 000 test samples are used to test the model. The results show that the classifier based on this model has good discriminant effect. When the number of feature words exceeds 120, the accuracy, recall rate and F1 value of the model tend to converge to 98.
【作者单位】： 新疆大学资源与环境科学学院;新疆大学旅游学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41130531) 新疆维吾尔自治区旅游局资助项目(XJLY2012-1) 新疆大学2012年精品课程建设资金资助项目
【分类号】：TP393.092;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1911181