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公开(公告)号：CN102254040A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110232192.5
申请日：2011-08-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种基于支撑向量机的Web划分方法，本发明的方法：将所有Web站点划分为N组；取K＝1，2，3…N，对每个K的值，选取其中第1～K-1，K+1～N组Web站点样本，进行对LibSvm训练初始化；进行LibSVM训练；存储训练好的SVM模型；选取第K组Web站点样本，进行Web划分测试；Web划分测试结果保存。本发明SVM泛化能力强，在处理噪音较大数据时能够很好容错和分类。通过网络坐标系统建立的坐标准确率在80％左右，SVM可以解决非线性分类问题，SVM分类个数固定，避免网站没有爬虫爬取的极端情况，用分类算法克服了聚类算法中划分集合个数的不确定性。
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