【摘 要】
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高效地组织、分类信息,是提供个性化农业信息推荐服务的基础。根据农业文本信息特点,提出了一种基于线性支持向量机(Support vector machine,SVM)的中文农业文本分类模型,首
【机 构】
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中国农业大学信息与电气工程学院,北京市农业物联网工程技术研究中心
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高效地组织、分类信息,是提供个性化农业信息推荐服务的基础。根据农业文本信息特点,提出了一种基于线性支持向量机(Support vector machine,SVM)的中文农业文本分类模型,首先构建农业行业分类关键词库,通过特征词选择和权重计算,构建分类器模型,实现信息的自动分类。实验选取了1 071个测试文档,并按照种植业、林业、畜牧业、渔业进行分类。结果表明,分类准确率为96.5%,召回率为96.4%。实验结果高于贝叶斯、决策树、KNN、SMO等分类算法,将该模型应用于农业物联网行业信息综合服务平台,运
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