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上传时间: 2021-02-23
详细说明：在本文中，我们描述了一种基于极限学习机（ELM）的XML文档分类框架。 在结构化链接矢量模型（SLVM）的基础上，提出了一种优化的缩减结构化矢量空间模型（RS-VSM），可以将结构信息更有效地合并到特征矢量中，并优化文档相似度的计算。 与传统的学习机（例如，支持向量机）相比，我们将ELM应用于XML文档分类中，以极高的速度获得良好的性能。 然后提出了投票ELM算法，以提高ELM分类器的准确性。 还提出了均等投票（REV）方法和混淆类投票（RCC）方法，以对v-ELM的投票结果进行后处理，从而进一步提高性能。 针对现实世界中的分类问题进行的实验表明，本文提出的投票ELM分类器在精度，召回率和F度量方面比ELM算法具有更好的性能。
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