基于SVM模型的新闻分类系统设计与实现-软件工程专业论文.docxVIP

分类号 密级 UDC 注 1 学 位 论 文 基于 SVM 模型的新闻分类系统设计与实现 （题名和副题名） 沈 加 （作者姓名） 指导教师 高 辉 教 授 电子科技大学 成 都 徐增光 高 工 上海旗帅机械电器有限公司 上 海 （姓名、职称、单位名称） 申请学位级别 硕士 专业学位类别 工 程 硕 士 工程领域名称 软 件 工 程 提交论文日期 2013.9.25 论文答辩日期 2013.11.24 学位授予单位和日期 电子科技大学 2013 年 12 月 24 日 答辩委员会主席 评阅人 注 1：注明《国际十进分类法 UDC》的类号。   THE DESIGN AND REALIZATION OF WEBNEWS CLASSIFICATION SYSTEM BASED ON SVM A Master Thesis Submitted to University of Electronic Science and Technology of China Major: Master of Engineering Author: Shen Jia Advisor: Gao Hui School : School of Information and Software Engineering   独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致 谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成 果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书 而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献 均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 作者签名： 日期： 年 月 日 论文使用授权 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文 的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘， 允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全 部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描 等复制手段保存、汇编学位论文。 （必威体育官网网址的学位论文在解密后应遵守此规定） 作者签名： 导师签名： 日期： 年 月 日   摘 要 随着信息化技术的不断发展，网络信息量呈指数级增长，而浏览网络资源也 成为获取信息的一个重要手段。在杂乱无章的各类网络资料中，如何快速而准确 地帮助用户定位到所希望浏览的内容成为一个重要的研究课题，为了有效管理网 络资源，方便用户查阅，文本分类技术应运而生。支持向量机（SVM）算法被认为 是文本分类中效果较为优秀的一种方法，它是一种建立在统计学习理论基础上的 机器学习方法。该算法基于结构风险最小化原理，将数据集合压缩到支持向量集 合，学习得到分类决策函数。本系统平台结合用户分类需求，通过调用 ICTCLAS50 分词工具包与 libsvm 分类模型实现对网络新闻的分词、计算词频，提取关键词、 特征表示和分类操作，同时提供了用户管理和新闻管理功能，在保证文本分类核 心功能的同时使用户可以管理自己的新闻文档。本文介绍了课题研究意义、国内 外研究状况、关键技术、开发平台、系统模块与数据库设计、各个功能模块的实 现，同时添加了用例图，E-R 图，程序流程图等对系统开发进行了解释说明，在系 统实现里给出了一些系统界面和相关功能的操作方法。测试阶段利用黑盒测试等 软件方法对平台系统进行测试，系统能够稳定运行，同时利用大量文本数据对系 统分类结果进行测试，保证新闻分类系统的精确率。 关键词：文本分类，网络新闻，SVM I  ABSTRACT With the development of the informational technology, the network information take on exponentially growing and browsing network resources became an important method of access to information. So how to help users find out the content what they want to browse quickly and exactly is an important research project. For managing network resources effectively and making users look up conveniently, text classification technology arises at the historic momen