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基于SSA-SVM的营养健康信息文本分类研究

文献类型： 中文期刊

作者： 刘蕾;田鑫宇;朱大洲

作者机构：

关键词： 营养健康;文本分类;支持向量机;麻雀搜索算法

期刊名称：计算机时代

ISSN： 1006-8228

年卷期： 2023 年 6 期

页码：

收录情况： 不在遴选数据库范围（2023版）

摘要： 为了能够快速、便捷地提取互联网中有关食物营养健康相关信息,针对传统文本分类算法的不足,利用麻雀搜索算法(SSA)良好的寻优能力对支持向量机(SVM)的最优参数组合进行搜索,提出一种基于SSA-SVM的文本分类方法。对SSA-SVM模型在不同的数据集中的分类效果进行了试验研究,结果表明,SSA全局寻优性能稳定,可有效降低SVM参数选取对系统泛化能力和分类精度的影响,SSA-SVM模型在营养健康文本分类中准确率可达到83.8%,对食物营养健康信息挖掘研究具有一定的参考价值。

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