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《基于支持向量机的并行文本分类方法研究》
一、引言
随着互联网的快速发展，海量的文本数据不断涌现，如何有效地对文本进行分类成为了研究的热点问题。支持向量机（SVM）作为一种常用的机器学习方法，在文本分类领域具有广泛的应用。然而，传统的SVM文本分类方法在处理大规模文本数据时，由于计算复杂度高、耗时长，其性能受到了限制。因此，研究基于支持向量机的并行文本分类方法，提高文本分类的效率和准确性，具有重要的理论和应用价值。
二、支持向量机概述
支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，通过寻找一个最优的决策边界来对数据进行分类。在文本分类中，SVM可以将文本表示为向量空间模型（VSM）中的向量，
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