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

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

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【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(hào)特征
        2.1.3 鏈接特征
        2.1.4 時(shí)間特征
    2.2 用戶自身特征
3 實(shí)驗(yàn)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(shí)別結(jié)果
    3.4 識(shí)別效果的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
    3.5 實(shí)驗(yàn)對(duì)比
4 結(jié)語(yǔ)


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



本文編號(hào)：3483194