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论文《基于信息瓶颈和拉普拉斯SVM的Web文档分类算法》提出了一种结合信息瓶颈理论和拉普拉斯支持向量机的Web文档分类方法。该方法通过信息瓶颈理论进行特征选择，降低数据冗余，提高分类效率。同时引入拉普拉斯SVM，利用数据的局部结构信息提升分类性能。实验结果表明，该算法在Web文档分类任务中具有较高的准确率和稳定性，为相关领域提供了有效的解决方案。 文档为pdf格式，0.33MB，总共6页。
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- 基于信息瓶颈和拉普拉斯SVM的Web文档分类算法 - 2011年中国智能自动化会议.pdf ...
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