通過標(biāo)記樣本與未標(biāo)記樣本學(xué)習(xí)文本分類規(guī)則.pdf

1、上海交通大學(xué)博士學(xué)位論文通過標(biāo)記樣本與未標(biāo)記樣本學(xué)習(xí)文本分類規(guī)則姓名：劉宏申請學(xué)位級別：博士專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用指導(dǎo)教師：黃上騰20030801摘要II向量機(jī)目標(biāo)函數(shù)中對未標(biāo)記測試樣本的懲罰項(xiàng)得到模糊直推支持向量機(jī)由此在文本分類規(guī)則直推學(xué)習(xí)過程中就可以將純文本信息與超鏈接結(jié)構(gòu)信息結(jié)合起來加以利用在直推支持向量機(jī)中所有的測試樣本被同等對待而在模糊直推支持向量機(jī)中根據(jù)其模糊類別標(biāo)記的不同測試樣本得到區(qū)別對待從而細(xì)化了分類決策面的調(diào)整過程進(jìn)而可以

2、得到更為可靠的文本分類規(guī)則3優(yōu)化支持向量機(jī)主動學(xué)習(xí)過程中選擇多個詢問樣本的過程在支持向量機(jī)主動學(xué)習(xí)過程中每一次循環(huán)可以選擇多個詢問樣本但是如果其中兩個或多個詢問樣本向量趨近于平行將無法達(dá)到以最大程度縮減版本空間的目的為了解決這個問題提出了一個能夠在每個詢問樣本向量與當(dāng)前分類決策面的距離大小和各個詢問樣本向量之間的相互垂直程度大小之間取得合理平衡的方案與現(xiàn)有的選擇多個詢問樣本的方案相比該方案可以提高支持向量機(jī)的泛化能力作者對以上創(chuàng)新工作的