지지 벡터 머신을 이용한 웹 분류

웹 분류에서, 하나 이상의 웹사이트의 웹 페이지는 그 내용에 따라 미리 정의된 범주에 할당됩니다. 웹 페이지는 단순한 텍스트 문서 이상이기 때문에 웹 분류 방법은 하이퍼링크 및 HTML 태그와 같은 웹 페이지의 다른 맥락 특성을 사용하는 것을 고려해야 합니다. 본 논문에서는 텍스트와 맥락 특성 집합을 모두 사용하여 웹 페이지를 분류하기 위해 Support Vector Machine(SVM) 분류기의 사용을 제안합니다. 우리는 WebKB 데이터 세트에서 우리의 웹 분류 방법을 실험해 보았습니다. 동일 데이터 세트에서 이전의 Foil-Pilfs 방법과 비교할 때, 우리의 방법은 매우 우수한 성능을 보였습니다. 특히 하이퍼링크와 같은 맥락 특성을 사용하는 것이 분류 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보여주었습니다.