基于改进KPCA与SVM的题名分类研究聂黎生摘要：为了进一步提高期刊论文题名信息分类查准率和查全率，提出一种基于改进KPCA与SVM的知网题名信息分类算法。基于中国知网数据库选取《中文核心期刊要目总览》（2014年版）2017年度31种计算机学科（TP）期刊收录的13401篇论文题名作为实验语料库，采用改进KPCA算法对数据进行降维和特征提取，将提取的特征数据库作为SVM的输入进行训练和分类。实验结果表明，该方法较以往分类算法能够...
