量子粒子群优化提升网页分类精度:一种结合SVM的方法
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更新于2024-08-11
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本文主要探讨了在2012年的自然科学研究背景下,如何通过改进量子粒子群优化算法来提升网页分类的性能。网页分类是数据挖掘领域的一个关键课题,随着互联网的飞速发展和Web2.0技术的应用,海量网页信息的处理成为一项挑战。传统的支持向量机(SVM)在进行网页分类时,存在训练速度慢和分类精度不高的问题。为了解决这些问题,研究者们提出了一种创新的方法,即结合改进的量子粒子群优化(COSQPSO)算法和SVM。
COSQPSO算法引入了柯西分布,这使得粒子群搜索更加灵活且能避免陷入局部最优。通过这种方法,研究人员优化了SVM的参数选择过程,提高了模型的泛化能力和适应性。具体步骤包括:首先,利用COSQPSO算法对SVM中的参数进行全局寻优;其次,利用优化后的SVM对网页进行特征提取和分类;最后,实验结果显示,这种融合算法显著提升了网页分类的准确性(如高精确率、召回率和F1分数),同时也提高了分类效率,有效地应对了海量网页信息的挑战。
关键词包括量子粒子群算法、支持向量机、网页分类以及柯西分布,这些概念都在本文中起到核心作用。中图分类号T91.4表明了研究的聚焦点在于信息检索和数据挖掘领域,而文献标识码A则表明文章符合学术期刊的发表标准。总体而言,这项研究对于改进网页分类技术,提高信息挖掘的效率和效果具有重要意义,为互联网时代的知识发现提供了新的策略。
2023-11-15 上传
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