微博中个人与非个人用户分类方法研究

发布时间：2017-07-02 20:32

  本文关键词：微博中个人与非个人用户分类方法研究

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【摘要】：分别利用用户名和微博文本对个人与非个人两种用户类型进行判别,并对不同的特征(例如:字特征、词特征等)进行研究分析;其次,在针对用户名和微博文本的两个分类器的基础上,使用贝叶斯融合方法进行分类器融合,充分利用两种文本分类信息同时进行用户类型判断。实验结果表明此方法可以达到较高的识别准确率,并且分类器融合方法明显优于仅利用用户名或者微博文本的分类方法。
【作者单位】： 苏州大学自然语言处理实验室;海军驻河海大学选培办;
【关键词】： 个人用户识别 新浪微博 文本分类 自然语言处理 社交网络
【基金】：国家自然科学基金(61375073)
【分类号】：TP393.092;TP391.1
【正文快照】： 0引言随着Web2.0的出现及迅速发展,社交网站的概念越来越深入人心。各种类型的微型博客(Microblog)即微博相继产生,成为一个跨时代的产品。一般而言,微博是一个基于用户关系的信息获取、传播及分享的交流平台,注册用户可以通过SMS、电邮、网站或第三方应用在微博网站上面发布

【参考文献】

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本文编号：511174