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一种并行社交数据虚假资料识别方案
1
作者
刘妍东
《电脑编程技巧与维护》
2022年第6期130-132,共3页
在线社交媒体平台的用户越来越多,虚假个人资料大量增加,因此损害了社会和商业实体的利益。针对这个问题,提出了一种基于Spark ML的并行解决方案,该方案可以更准确地预测虚假配置文件。方案由Spark ML库组成,包括随机森林分类器和其他...
在线社交媒体平台的用户越来越多,虚假个人资料大量增加,因此损害了社会和商业实体的利益。针对这个问题,提出了一种基于Spark ML的并行解决方案,该方案可以更准确地预测虚假配置文件。方案由Spark ML库组成,包括随机森林分类器和其他绘图工具。
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关键词
虚假个人资料
社交媒体
大数据
机器学习
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题名
一种并行社交数据虚假资料识别方案
1
作者
刘妍东
机构
北京信息职业技术学院人工智能学院
出处
《电脑编程技巧与维护》
2022年第6期130-132,共3页
文摘
在线社交媒体平台的用户越来越多,虚假个人资料大量增加,因此损害了社会和商业实体的利益。针对这个问题,提出了一种基于Spark ML的并行解决方案,该方案可以更准确地预测虚假配置文件。方案由Spark ML库组成,包括随机森林分类器和其他绘图工具。
关键词
虚假个人资料
社交媒体
大数据
机器学习
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
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1
一种并行社交数据虚假资料识别方案
刘妍东
《电脑编程技巧与维护》
2022
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