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基于AdaBoost的微博垃圾评论识别方法

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针对微博上存在的大量垃圾评论,提出一种基于AdaBoost的微博垃圾评论识别方法.该方法首先提取表示微博评论的特征值向量,由8个特征值组成,然后通过AdaBoost算法在这些特征上训练出若干个比随机预测好的弱分类器,最后将得到的弱分类器加权集合成高精度的强分类器.从实际的热门新浪微博中提取评论数据集进行实验,结果表明所选取的8个特征是有效的,该方法对于微博垃圾评论的识别拥有较高的识别率.

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来源
《2013年全国开放式分布与并行计算学术年会》|2013年|3563-3566|共4页
会议地点昆明
作者
HUANG Ling; 黄铃; LI Xueming; 李学明;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.43;
关键词
微博垃圾评论; 迭代算法; 特征值向量; 数据挖掘;

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