量子粒子群优化提升网页分类精度：一种结合SVM的方法

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。