針對中文微博垃圾特點,提取基于向量空間模型的中文文本相似度、長短鏈接相似度、發(fā)文時間規(guī)律等新的分類特征,加入現(xiàn)有的特征集,運用支持向量機(jī)方法,訓(xùn)練后得到分類模型。實驗結(jié)果表明,該方法是一種有效的垃圾微博識別技術(shù)。 

【文章來源】：安徽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2013,30(04)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
1 支持向量機(jī)
2 分類特征分析
    2.1 基于博文內(nèi)容的特征
        2.1.1 文本特征
        2.1.2 符號特征
        2.1.3 鏈接特征
        2.1.4 時間特征
    2.2 用戶自身特征
3 實驗結(jié)果與分析
    3.1 使用的數(shù)據(jù)集
    3.2 特征分析
    3.3 識別結(jié)果
    3.4 識別效果的評價標(biāo)準(zhǔn)
    3.5 實驗對比
4 結(jié)語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]支持向量機(jī)在TE過程故障診斷中的應(yīng)用[J]. 李芳.  安徽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2010(02)



本文編號：3483194