【摘要】：針對當(dāng)前垃圾博客識別研究中,正常博客誤識別為垃圾博客損失高的問題,提出了一種基于最小風(fēng)險貝葉斯的垃圾博客識別算法。該算法提取多結(jié)構(gòu)特征,在樸素貝葉斯分類方法中引入風(fēng)險因子,通過最小化風(fēng)險進行垃圾博客和正常博客的分類。實驗結(jié)果表明:該算法能在對召回率影響很小的情況下,進一步降低誤判率,提高識別準(zhǔn)確率。與樸素貝葉斯方法相比,準(zhǔn)確率提高近5個百分點,與支持向量機方法性能接近。
[Abstract]:In order to solve the problem of high loss of spam blog in the current research of blog identification, a new algorithm based on minimum risk Bayesian is proposed. The algorithm extracts multi-structure features, introduces risk factors into naive Bayes classification method, and classifies spam blogs and normal blogs by minimizing the risk. The experimental results show that the algorithm can further reduce the error rate and improve the recognition accuracy under the condition that the effect on recall rate is very small. Compared with the naive Bayes method, the accuracy is improved by nearly 5 percentage points, and the performance of the proposed method is close to that of the support vector machine method.
【作者單位】： 長治學(xué)院計算機系;山西大學(xué)計算機與信息技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61100138) 山西省自然科學(xué)基金(2011011016-2);山西省自然科學(xué)基金(2011011014-2) 山西省高�？萍奸_發(fā)項目(20121117) 山西省科技基礎(chǔ)條件平臺建設(shè)項目(2012091003-0105)
【分類號】：TP393.092;TP391.1

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前6條

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【共引文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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【二級參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【相似文獻】

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3 遲曉君,孟慶春,陳鵬;基于最小風(fēng)險的Bayes決策方法在交通檢測中的應(yīng)用[J];計算機應(yīng)用研究;2005年12期

4 袁國強;肖倩;劉強;;帶有最小風(fēng)險準(zhǔn)則的兩階段模糊運輸模型[J];計算機工程與應(yīng)用;2011年35期

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1 趙小娜;危險品運輸中的最小風(fēng)險流[D];河北大學(xué);2013年

2 劉穎;帶有補償問題的兩階段模糊最小風(fēng)險問題性質(zhì)的研究[D];河北大學(xué);2008年

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本文編號：2420331