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基于内容和支撑向量基算法的微博用户识别和分类
被引量:
3
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作者
谢忠红
张琳
孔佳玮
《金陵科技学院学报》
2017年第2期9-12,共4页
基于微博内容对用户进行分类,为建设健康绿色的社交平台提供技术参考。改进支撑向量基算法(SVM)实现多分类支持向量基模型,基于微博内容将用户分为4类,利用新浪微博API使用网络爬虫获取微博内容数据;然后对文本进行分词降维和特征词权...
基于微博内容对用户进行分类,为建设健康绿色的社交平台提供技术参考。改进支撑向量基算法(SVM)实现多分类支持向量基模型,基于微博内容将用户分为4类,利用新浪微博API使用网络爬虫获取微博内容数据;然后对文本进行分词降维和特征词权重计算;最后设计一个微博内容实时爬取和识别系统,实现了基于支撑向量基算法的水军实时检测。研究结果表明,提出的方法能够成功识别出正常用户和3类水军。
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关键词
新浪微博
数据挖掘
特征提取
水军分类
支撑向量基算法
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题名
基于内容和支撑向量基算法的微博用户识别和分类
被引量:
3
1
作者
谢忠红
张琳
孔佳玮
机构
南京农业大学信息科学技术学院
出处
《金陵科技学院学报》
2017年第2期9-12,共4页
基金
国家社会科学基金项目(13CTQ031)
中央高校基本科研业务费人文社会科学研究基金项目(SK2015023)
文摘
基于微博内容对用户进行分类,为建设健康绿色的社交平台提供技术参考。改进支撑向量基算法(SVM)实现多分类支持向量基模型,基于微博内容将用户分为4类,利用新浪微博API使用网络爬虫获取微博内容数据;然后对文本进行分词降维和特征词权重计算;最后设计一个微博内容实时爬取和识别系统,实现了基于支撑向量基算法的水军实时检测。研究结果表明,提出的方法能够成功识别出正常用户和3类水军。
关键词
新浪微博
数据挖掘
特征提取
水军分类
支撑向量基算法
Keywords
sina micro-blog
data mining
feature extraction
water army classification
SVM
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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出处
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被引量
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1
基于内容和支撑向量基算法的微博用户识别和分类
谢忠红
张琳
孔佳玮
《金陵科技学院学报》
2017
3
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