本文關(guān)鍵詞：微博中個人與非個人用戶分類方法研究

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【摘要】：分別利用用戶名和微博文本對個人與非個人兩種用戶類型進行判別,并對不同的特征(例如:字特征、詞特征等)進行研究分析;其次,在針對用戶名和微博文本的兩個分類器的基礎(chǔ)上,使用貝葉斯融合方法進行分類器融合,充分利用兩種文本分類信息同時進行用戶類型判斷。實驗結(jié)果表明此方法可以達到較高的識別準(zhǔn)確率,并且分類器融合方法明顯優(yōu)于僅利用用戶名或者微博文本的分類方法。
【作者單位】： 蘇州大學(xué)自然語言處理實驗室;海軍駐河海大學(xué)選培辦;
【關(guān)鍵詞】： 個人用戶識別 新浪微博 文本分類 自然語言處理 社交網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61375073)
【分類號】：TP393.092;TP391.1
【正文快照】： 0引言隨著Web2.0的出現(xiàn)及迅速發(fā)展,社交網(wǎng)站的概念越來越深入人心。各種類型的微型博客(Microblog)即微博相繼產(chǎn)生,成為一個跨時代的產(chǎn)品。一般而言,微博是一個基于用戶關(guān)系的信息獲取、傳播及分享的交流平臺,注冊用戶可以通過SMS、電郵、網(wǎng)站或第三方應(yīng)用在微博網(wǎng)站上面發(fā)布

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8 季Y

本文編號：511174