计算机时代2023，Issue(6) ：82-86,91.DOI:10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.06.017

基于SSA-SVM的营养健康信息文本分类研究

Research on text classification of nutrition and health information based on SSA-SVM

刘蕾 田鑫宇 朱大洲
计算机时代2023，Issue(6) ：82-86,91.DOI:10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.06.017
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基于SSA-SVM的营养健康信息文本分类研究

Research on text classification of nutrition and health information based on SSA-SVM

刘蕾 1田鑫宇 1朱大洲2
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作者信息

  • 1. 黑龙江八一农垦大学,黑龙江 大庆 163319
  • 2. 黑龙江八一农垦大学,黑龙江 大庆 163319;农业农村部食物与营养发展研究所
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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.

关键词

营养健康/文本分类/支持向量机/麻雀搜索算法

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基金项目

农业农村部重大信息平台运行维护专项()

出版年

2023
计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
参考文献量7
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