新浪微博反垃圾中特征选择的重要性分析

发布时间：2017-10-10 22:28

  本文关键词：新浪微博反垃圾中特征选择的重要性分析

  更多相关文章： 新浪微博 特征生成 特征选择 垃圾用户检测

【摘要】：微博中的垃圾用户非常普遍,其异常行为及生产的垃圾信息显著降低了用户体验。为了提高识别准确率,已有研究或是尽可能多地定义特征,或是不断尝试提出新的分类检测方法;那么,微博反垃圾问题的突破点优先置于寻找分类特征还是改进分类检测方法,是否特征越多检测效果越好,新的方法是否可以显著提高检测效果。以新浪微博为例,试图通过不同的特征选择方法与不同的分类器组合实验回答以上问题,实验结果表明特征组的选择较分类器的改进更为重要,需从内容信息、用户行为和社会关系多侧面生成特征,且特征并非越多检测效果越好,这些结论将有助于未来微博反垃圾工作的突破。
【作者单位】： 中国民航大学计算机科学与技术学院;清华大学网络科学与网络空间研究院;清华信息科学与技术国家实验室;北京邮电大学网络技术研究院;北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室;
【关键词】： 新浪微博 特征生成 特征选择 垃圾用户检测
【基金】：国家重点基础研究发展计划(“973”计划)基金资助项目(No.2009CB320505) 国家科技支撑计划基金资助项目(No.2008BAH37B05) 国家自然科学基金资助项目(No.61170211,No.U1533104,No.61301245) 教育部博士点基金资助项目(No.20110002110056)~~
【分类号】：TP393.092
【正文快照】： 5.北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室,北京100876)Foundation Items:The National Basic Research Program of China(973 Program)(No.2009CB320505),The National Key Tech-nology RD Program of China(No.2008BAH37B05),The National Natural Science Foun

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 吉小军,李世中,李霆;相关分析在特征选择中的应用[J];测试技术学报;2001年01期

2 贾沛;桑农;唐红卫;;一种改进的类别依赖型特征选择技术[J];计算机与数子工程;2003年06期

3 靖红芳;王斌;杨雅辉;徐燕;;基于类别分布的特征选择框架[J];计算机研究与发展;2009年09期

4 吴洪丽;朱颢东;周瑞琼;;使用特征分辨率和差别对象对集的特征选择[J];计算机工程与应用;2010年16期

5 杨艺;韩德强;韩崇昭;;基于排序融合的特征选择[J];控制与决策;2011年03期

6 李云;;稳定的特征选择研究[J];微型机与应用;2012年15期

7 钱学双;多重筛选逐步回归特征选择法及其应用[J];信息与控制;1986年05期

8 宣国荣;柴佩琪;;基于巴氏距离的特征选择[J];模式识别与人工智能;1996年04期

9 范劲松,方廷健;特征选择和提取要素的分析及其评价[J];计算机工程与应用;2001年13期

10 王新峰;邱静;刘冠军;;基于特征相关性和冗余性分析的机械故障特征选择研究[J];中国机械工程;2006年04期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 靖红芳;王斌;杨雅辉;;基于类别分布的特征选择框架[A];第四届全国信息检索与内容安全学术会议论文集（上）[C];2008年

2 李长升;卢汉清;;排序学习模型中的特征选择[A];第六届和谐人机环境联合学术会议（HHME2010)、第19届全国多媒体学术会议（NCMT2010）、第6届全国人机交互学术会议（CHCI2010）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2010）论文集[C];2010年

3 刘功申;李建华;李生红;;基于类信息的特征选择和加权方法[A];NCIRCS2004第一届全国信息检索与内容安全学术会议论文集[C];2004年

4 倪友平;王思臣;马桂珍;陈曾平;;分支界定算法在低分辨雷达飞机架次判别中的应用[A];第十三届全国信号处理学术年会（CCSP-2007）论文集[C];2007年

5 李泽辉;聂生东;陈兆学;;应用多类SVM分割MR脑图像特征选择与优化的实验研究[A];中国仪器仪表学会第九届青年学术会议论文集[C];2007年

6 蒙新泛;王厚峰;;主客观识别中的上下文因素的研究[A];中国计算机语言学研究前沿进展（2007-2009）[C];2009年

7 万京;王建东;;一种基于新的差异性度量的ReliefF方法[A];2009年研究生学术交流会通信与信息技术论文集[C];2009年

8 范丽;许洁萍;;基于GMM的音乐信号音色模型研究[A];第四届和谐人机环境联合学术会议论文集[C];2008年

9 陈友;戴磊;程学旗;;基于MRMHC-C4．5的IP流分类[A];第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集[C];2007年

10 申f;杨宏晖;袁帅;;用于水声目标识别的互信息无监督特征选择[A];第三届上海——西安声学学会学术会议论文集[C];2013年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 李静;高维数据交互特征选择和分类研究[D];燕山大学;2015年

2 刘风;基于磁共振成像的多变量模式分析方法学与应用研究[D];电子科技大学;2014年

3 王石平;粗糙拟阵及其在高维数据降维中的应用研究[D];电子科技大学;2014年

4 代琨;基于支持向量机的网络数据特征选择技术研究[D];解放军信息工程大学;2013年

5 王博;文本分类中特征选择技术的研究[D];国防科学技术大学;2009年

6 张明锦;基于特征选择的多变量数据分析方法及其在谱学研究中的应用[D];华东理工大学;2011年

7 高青斌;蛋白质亚细胞定位预测相关问题研究[D];国防科学技术大学;2006年

8 冯国忠;文本分类中的贝叶斯特征选择[D];东北师范大学;2011年

9 张丽新;高维数据的特征选择及基于特征选择的集成学习研究[D];清华大学;2004年

10 王锋;基于粒化机理的粗糙特征选择高效算法研究[D];山西大学;2013年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 周瑞;基于支持向量机特征选择的移动通信网络问题分析[D];华南理工大学;2015年

2 张金蕾;蛋白质SUMO化修饰位点预测的数据挖掘技术研究[D];西北农林科技大学;2015年

3 陈云风;基于聚类集成技术的高铁信号故障诊断研究[D];西南交通大学;2015年

4 张斌斌;网络股评的倾向性分析[D];中央民族大学;2015年

5 季金胜;高分辨率遥感影像典型地物目标的特征选择及其稳定性研究[D];上海交通大学;2015年

6 袁玉录;基于数据分类的网络通信行为建模方法研究[D];电子科技大学;2015年

7 王虎;基于试验设计的白酒谱图特征选择及支持向量机参数优化研究[D];南京财经大学;2015年

8 王维智;基于特征提取和特征选择的级联深度学习模型研究[D];哈尔滨工业大学;2015年

9 皮阳;基于声音的生物种群识别[D];电子科技大学;2015年

10 刘树龙;特征选择在软件缺陷预测中的应用技术研究[D];南京大学;2015年

，

本文编号：1008982