| 基于极限学习机的XML文档分类 |
| 陈盛双 |
| 关键词：可扩展标记语言 分类 极限学习机 结构链接向量模型 投票机制 |
| 主要内容：研究基于极限学习机（ELM）的XML文档分类方法。为优化文档的相似性计算,在结构链接向量模型的基础上,提出一种改进的特征向量模型RS-VSM,将有效的结构化信息合并到向量模型中。应用ELM对XML文档进行分类,为提高ELM分类的准确率,提出一种基于投票机制的Voting-ELM算法。实验结果证明,该算法的分类效果较优。 |
| 《计算机工程》 2011,37(19).-177-178,182 |
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