基于可变边界支持向量机的重要信息获取方法

本发明公开了一种基于可变边界支持向量机的重要信息获取方法，主要克服现有技术中忽视对式样本重要度差异性信息的不足。其实施步骤为：针对待评价信息对象，通过smart搜索引擎，搜集需求信息，并将这些信息进行预处理，得到原始训练集；在原始训练集上，构造新的训练集，引入可变边界因子，这个因子为原始训练集中两两样本的样本标识之差的绝对值；输入新训练集，将这个因子作为支持向量机每个约束中的边界，对信息评价模型进行训练，得到信息评价函数；输入待评价信息的样本特征矢量，根据这些特征矢量的函数值大小，就可以获得重要信息。本发明具有获取重要信息的平均准确率高的优点，可用于信息重要度评级，产品质量评价。