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A Web Page Classification Algorithm Based on Feature Selection

机译:基于特征选择的网页分类算法

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摘要

Massive relative information about the locations and distributions of feature words on web page is ignored in traditional web page classification algorithms. This paper gives a new feature selection method integrating with intra-class distribution ratio and inter-class deviation. Based on this, it proposes a new web page classification algorithm. The experimental results show it can improve the accuracy of classification greatly compared with traditional TFIDF and GA algorithm.
机译:传统网页分类算法中忽略了有关特征词在网页上的位置和分布的大量相关信息。提出了一种结合类内分配比例和类间偏差的特征选择方法。在此基础上,提出了一种新的网页分类算法。实验结果表明,与传统的TFIDF和GA算法相比,该算法可以大大提高分类的准确性。

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