發(fā)布時間：2017-12-11 00:04

  本文關(guān)鍵詞：基于SAE-LBP的網(wǎng)頁分類研究

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【摘要】：在網(wǎng)頁分類技術(shù)中,SVM、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Naive Bayes等傳統(tǒng)分類器主要采用了信息增益、互信息和最大熵等模型選取特征.隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,深層次地選取特征的方法正在被廣泛研究.結(jié)合稀疏自動編碼器(SAE)和LBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出一種基于SAE-LBP的網(wǎng)頁分類器.根據(jù)網(wǎng)頁文本的半結(jié)構(gòu)化特征,改進(jìn)了文本特征表示的權(quán)重計算.針對網(wǎng)頁文本的稀疏性,采用SAE對網(wǎng)頁文本進(jìn)行特征選取.還提出一種基于學(xué)習(xí)率自動調(diào)整的LBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),有效地降低了訓(xùn)練時間.實(shí)驗(yàn)表明,相對于傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),基于SAE-LBP的網(wǎng)頁分類器的分類正確率提升了5.19%,時間性能提升了83.86%.
【作者單位】： 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)計算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院;中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)安徽省計算與通信軟件重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)先進(jìn)技術(shù)研究院;
【基金】：安徽省自然科學(xué)基金項目(1408085MKL06)資助
【分類號】：TP391.1;TP393.092
【正文快照】： 1引言隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,網(wǎng)頁的數(shù)目呈現(xiàn)井噴狀增加,也預(yù)示著大數(shù)據(jù)時代的到來.雜亂、大量的網(wǎng)頁文本,不利于人們對信息的查找與過濾.為了方便對網(wǎng)頁文本的檢索與挖掘,對網(wǎng)頁文本的分類就顯得十分重要[1].針對網(wǎng)頁文本分類已有不少相關(guān)研究,文獻(xiàn)[2]中將網(wǎng)頁文本分類描述成文本

【相似文獻(xiàn)】

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