摘 要：網(wǎng)頁分類存在著新詞多、特征維數(shù)高的問題，提出了一種新的網(wǎng)頁分類方法。首先利用橋本體對分類領(lǐng)域本體進(jìn)行集成，建立多本體語義標(biāo)注模型，對文本特征進(jìn)行降維。在此基礎(chǔ)上，對不同類標(biāo)號的關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類，解決新詞無法識別的問題，同時(shí)考慮網(wǎng)頁標(biāo)簽的不同權(quán)重，用改進(jìn)的SVM模型對中文網(wǎng)頁進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，上述方法改進(jìn)了傳統(tǒng)SVM分類器的性能。

關(guān)鍵詞：文本分類； 本體集成； 支持向量機(jī)； 維數(shù)約簡； 聚類

中圖分類號：TN911-34； TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1004-373X(2012)14-0093-04