基于最小风险贝叶斯的垃圾博客识别算法研究

发布时间：2019-02-12 09:56

【摘要】：针对当前垃圾博客识别研究中,正常博客误识别为垃圾博客损失高的问题,提出了一种基于最小风险贝叶斯的垃圾博客识别算法。该算法提取多结构特征,在朴素贝叶斯分类方法中引入风险因子,通过最小化风险进行垃圾博客和正常博客的分类。实验结果表明:该算法能在对召回率影响很小的情况下,进一步降低误判率,提高识别准确率。与朴素贝叶斯方法相比,准确率提高近5个百分点,与支持向量机方法性能接近。
[Abstract]:In order to solve the problem of high loss of spam blog in the current research of blog identification, a new algorithm based on minimum risk Bayesian is proposed. The algorithm extracts multi-structure features, introduces risk factors into naive Bayes classification method, and classifies spam blogs and normal blogs by minimizing the risk. The experimental results show that the algorithm can further reduce the error rate and improve the recognition accuracy under the condition that the effect on recall rate is very small. Compared with the naive Bayes method, the accuracy is improved by nearly 5 percentage points, and the performance of the proposed method is close to that of the support vector machine method.
【作者单位】： 长治学院计算机系;山西大学计算机与信息技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61100138) 山西省自然科学基金(2011011016-2);山西省自然科学基金(2011011014-2) 山西省高校科技开发项目(20121117) 山西省科技基础条件平台建设项目(2012091003-0105)
【分类号】：TP393.092;TP391.1

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2420331