基于SVM模型的新聞分類系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、隨著信息化技術(shù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信息量呈指數(shù)級增長，而瀏覽網(wǎng)絡(luò)資源也成為獲取信息的一個重要手段。在雜亂無章的各類網(wǎng)絡(luò)資料中，如何快速而準(zhǔn)確地幫助用戶定位到所希望瀏覽的內(nèi)容成為一個重要的研究課題，為了有效管理網(wǎng)絡(luò)資源，方便用戶查閱，文本分類技術(shù)應(yīng)運而生。支持向量機(jī)（SVM）算法被認(rèn)為是文本分類中效果較為優(yōu)秀的一種方法，它是一種建立在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。該算法基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原理，將數(shù)據(jù)集合壓縮到支持向量集合，學(xué)習(xí)得到分類決策

2、函數(shù)。本系統(tǒng)平臺結(jié)合用戶分類需求，通過調(diào)用ICTCLAS50分詞工具包與libsvm分類模型實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)新聞的分詞、計算詞頻，提取關(guān)鍵詞、特征表示和分類操作，同時提供了用戶管理和新聞管理功能，在保證文本分類核心功能的同時使用戶可以管理自己的新聞文檔。本文介紹了課題研究意義、國內(nèi)外研究狀況、關(guān)鍵技術(shù)、開發(fā)平臺、系統(tǒng)模塊與數(shù)據(jù)庫設(shè)計、各個功能模塊的實現(xiàn)，同時添加了用例圖，E-R圖，程序流程圖等對系統(tǒng)開發(fā)進(jìn)行了解釋說明，在系統(tǒng)實現(xiàn)里給出了一些系