本文關(guān)鍵詞：多媒體網(wǎng)絡(luò)負(fù)面信息分類方法研究與仿真

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【摘要】：傳統(tǒng)的以模式識(shí)別原理的分類機(jī)制,需要通過多次分類的方式進(jìn)行負(fù)面信息的多次判斷,分類次數(shù)的增加也會(huì)大幅增加錯(cuò)誤分類的概率,導(dǎo)致對(duì)負(fù)面信息的分類不準(zhǔn)。提出采用優(yōu)化SVM模型算法的多媒體網(wǎng)絡(luò)負(fù)面信息分類方法。先融合于特征選擇算法給定含有兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)負(fù)面信息特征的特征空間,使其正則化負(fù)面信息特征選擇的相關(guān)性,同時(shí)采用正則化MI的平均值考量單個(gè)的網(wǎng)絡(luò)負(fù)面信息特征和選取的負(fù)面信息特征子集冗余度,利用兩個(gè)損失最小化的SVM分類器分別對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行判定,實(shí)現(xiàn)了多媒體網(wǎng)絡(luò)負(fù)面信息分類。仿真結(jié)果證明,改進(jìn)的方法分類精確度高,魯棒性強(qiáng)。
【作者單位】： 貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)現(xiàn)代教育技術(shù)中心;
【關(guān)鍵詞】： 特征選擇 負(fù)面信息分類 模型
【分類號(hào)】：TP393.01
【正文快照】： 1引言近些年,隨著全球互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展,網(wǎng)民和手機(jī)網(wǎng)民的規(guī)模也在日漸壯大[1-3]。與此同時(shí)多媒體網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容越來越復(fù)雜多樣化,即有豐富有益的信息,也含有消極、迷信、負(fù)面信息[4-6]。由于媒體網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)虛擬的公共平臺(tái),具有一定的隨意性和發(fā)散性,因此網(wǎng)絡(luò)負(fù)面信息的爆發(fā)性

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本文編號(hào)：798735