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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。 展开更多
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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