Konstruktion von Featureräumen und Metaverfahren zur Klassifikation von Webdokumenten

Abstract

Dieses Papier befasst sich mit der automatischen Klassifikation von Webdokumenten in eine vorgegebene Taxonomie. Wir betrachten dabei vektorbasierte Verfahren des maschinellen Lernens am Beispiel von SVM (Support Vector Machines). In diesem Papier beschreiben wir Möglichkeiten zur Generierung von Featurevektoren unter Berücksichtigung der Besonderheiten von Webdokumenten für solche Verfahren. Weiterhin untersuchen wir die Berechnung von Metaresultaten aus den partiellen Klassifikationsergebnissen.