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基于电阻网络的垃圾评论自动过滤方法研究

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随着互联网技术的迅猛发展，越来越多的互联网用户直接地主动参与到网络内容的创造和分享中，产生了大量对于人物、事件、产品等有价值的评论，这些评论反应了整个社会的动态与变化，具有重要的意义。但是由于这些评论的用户产生特性，评论数据里存在着大量的垃圾评论，这些评论的存在影响了面向Web 评论的数据挖掘，因此本文提出一种基于电离群因子的垃圾评论检测方法来检测与评论对象无语义关联的垃圾评论，该方法把评论数据间的距离当作电阻，把整个评论数据集表示成一个电阻网络;根据网络节点对电阻网络的基尔霍夫指数即网络平均电消耗的影响，建立电离群因子来度量数据的离群程度。垃圾评论由于与大部分数据的距离都比较远，所带来的电消耗就比较大，离群因子就比较大。基尔霍夫指数建立在电阻距离的基础上，因此该方法能够利用评论数据之间的上下文相似性，有效识别垃圾评论。实验证明了该方法的有效性，在多个数据集上取得了较好的效果。

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来源
《第三届全国社会计算会议、平行控制会议、平行管理会议》|2011年|1-6|共6页
会议地点张家界
作者
谭文堂; 陈磊; 葛斌; 李芳芳; 肖卫东;
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作者单位

中国自动化学会;

中国管理现代化研究会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP393.09;TP311.131;
关键词
电阻网络; 垃圾评论; 自动过滤; 数据挖掘;

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