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基于LDA模型的博客垃圾评论发现

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Blog(博客)作为一种新兴的网络媒体，在很大程度上增强了互联网的开放性，Blog 已经成为互联网上的主要信息源之一，这也使得Blog 空间中的垃圾评论成倍增长。本文首先利用处理垃圾邮件的方法，针对Blog本身的特点，使用规则初步过滤垃圾评论，然后对剩余评论，利用Latent Dirichlet Allocation(LDA)这种能够提取文本隐含主题的产生式模型，对博客中的博文进行主题提取，并结合主题信息进行判断，从而得到垃圾评论。经验证，该方法可以发现大多数垃圾评论，实验取得了较好的结果，使Blog 信息更加准确、有效的为用户使用。

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来源
《第六届全国信息检索学术会议》|2010年|707-715|共9页
会议地点黑龙江镜泊湖
作者
刁宇峰; 林鸿飞;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类主题法理论与方法（总论）;
关键词
Blog; 博文; LDA模型; 主题提取; 垃圾评论;

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专利

1. 基于LDA模型的博客垃圾评论发现 [J] . 刁宇峰 ,杨亮 ,林鸿飞 . 中文信息学报 . 2011,第001期
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