基于匹配自主學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)信息識別與分類算法

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摘要：為提升網(wǎng)絡(luò)信息的識別與分類準(zhǔn)確率，針對海量網(wǎng)絡(luò)信息的高維、高噪等特點，提出基于匹配自主學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)信息識別與分類算法。首先，利用支持向量機對網(wǎng)絡(luò)信息進行識別；然后，通過奇異值分解算法構(gòu)建檢索矩陣進行奇異值分解、相關(guān)性查詢；接著，計算網(wǎng)絡(luò)信息的相似性匹配度，并將匹配度較高的網(wǎng)絡(luò)信息輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行學(xué)習(xí)、訓(xùn)練；最后，輸出網(wǎng)絡(luò)信息分類結(jié)果。（剩余7566字）