基于規(guī)則和相關(guān)度的微博垃圾評論檢測系統(tǒng)及實現(xiàn)
[Abstract]:The use of Weibo has become a very important source of information or work or entertainment or promotion or search in life. With the expansion of Weibo usage, Weibo reviews become rich and colorful, and sometimes return to become a bright spot. As a result, more and more people are paying attention to Weibo reviews, and even to spammers with ulterior motives. However, the emergence of Weibo spam comments, so that the image of the comments greatly reduced. Therefore, the emphasis of this paper is to find and deal with the garbage comments in Weibo, summarize the rules of garbage comments, judge the development trend of comments by the correlation degree, and use the B / S structure developed by WEB to construct the Weibo comment classification system. Sina Weibo is one of the major platforms of Weibo nowadays. The mature technology of API interface provides convenience for many third party development users. This system downloads the Weibo comments from the API interface of Sina Weibo data platform, and as an experimental sample, imports the garbage Weibo comment classification system developed by itself, stores it into the designated database, and sets the parameters through the initial rule base. The data is filtered into a classification system to form a classification, and comments classified at the same time enhance the maturity of the comment rule base. Neural network and data mining theory are used in filtering process. Neural network is used to relate the relationship between data and data, and the classification of comments is judged by the rule of long-term summary. The feature of this system is that the garbage comments are generated in the system, and new information is formed by correlation and data mining to strengthen the rule base of the system. This process produces a review rule base. When the rule base approach to maturity, the classification results tend to the desired classification results. The function of manual selection is also involved in the program, which is considered essential in this paper. The so-called artificial intelligence and artificial intelligence are inseparable, and the system log function guarantees the normal operation of the system. Java, the development language of this system, has the greatest advantage of using JSP technology to realize the web interface. Java has strong ability of cross-platform and the system runs stably. In the large data processing Weibo comment classification system, a stable code platform is a rigid premise. Using JS and CSS to beautify page effect o SQL Server 2000 as data storage database, SQL Server2000 database technology is mature and patch is perfect. The reason why the system adopts BS structure is that the system can be used through the web browser today with the rapid development of the network. It reduces the steps of installation environment and can be used anywhere.
【學(xué)位授予單位】:東北大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號】:TP393.092;TP391.1
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,本文編號:2169162
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