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1、隨著Internet的飛速發(fā)展，網(wǎng)上的信息資源空前的豐富。人們迫切需要擁有能夠從中快速、有效地發(fā)現(xiàn)資源和知識(shí)的工具，提高在WEB上檢索信息、利用信息的效率。將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘與WEB結(jié)合進(jìn)行WEB挖掘，己成為數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要和繁榮的子領(lǐng)域。 支持向量機(jī)是由Vapnik及其領(lǐng)導(dǎo)的AT&T實(shí)驗(yàn)室研究小組提出的一種新的非常有發(fā)展前途的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。因?yàn)镾VM具有較強(qiáng)的理論依據(jù)和較好的泛化性能，使得它成為繼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究之后新的研究熱點(diǎn)，
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