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基于SVM的新浪微博营销类水帖识别研究 被引量:5
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作者 叶施仁 孙宁 《湘潭大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2015年第4期70-74,共5页
研究一种发现水帖的分类算法.该方法利用SimHash方法将发帖重复当成类似网页去重的问题处理,发帖内容的重复度和其他特征,如发帖的密集型、帐号名称的相似性,所使用的客户端等特征将用于水帖与正常发帖的分类.该文利用新浪微博API下载... 研究一种发现水帖的分类算法.该方法利用SimHash方法将发帖重复当成类似网页去重的问题处理,发帖内容的重复度和其他特征,如发帖的密集型、帐号名称的相似性,所使用的客户端等特征将用于水帖与正常发帖的分类.该文利用新浪微博API下载多个汽车营销账号下的交互数据作为实验数据,并使用SVM作为分类器.实验结果表明,该方法能够较好地发现那些伪装性非常好的水军所发布的水帖. 展开更多
关键词 评论行为 评论特征 支持向量机 水帖识别
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