一种半监督的中文垃圾微博过滤方法

发布时间：2017-09-20 23:38

  本文关键词：一种半监督的中文垃圾微博过滤方法

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【摘要】：微博作为目前国内外最活跃的信息分享平台之一,其中却充斥着大量的垃圾内容。因此,如何从给定话题的微博数据中,过滤掉与话题不相关的垃圾微博、保留话题相关微博,成为迫切需要解决的问题。该文提出了一种半监督的中文微博过滤方法,基于朴素贝叶斯分类模型和最大期望算法,实现了利用少量标注数据的垃圾微博过滤算法,其优势是仅仅利用少量标注数据就可以获得较为理想的过滤性能。分别对十个话题140 000余条新浪微博数据进行过滤,该文提出的模型准确度和F值优于朴素贝叶斯和支持向量机模型。
【作者单位】： 清华大学计算机科学与技术系;
【关键词】： 垃圾微博过滤 半监督学习 EM算法 朴素贝叶斯
【基金】：国家自然科学基金(61332007,61272227)
【分类号】：TP391.1;TP393.092
【正文快照】： 1引言微博(Microblog)是一种基于用户关系的短文本信息分享平台。根据文献[1]统计显示,截止到2014年8月,推特上注册用户数达到近十亿,月活跃用户达2.71亿。微博已经成为互联网用户获取和传递信息的重要平台。微博中的博文或推文(Tweets),涵盖了多个话题,涉及经济、政治、科技

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本文编号：891106