基于AdaBoost的微博垃圾评论识别方法

摘要：

针对微博上存在的大量垃圾评论,提出一种基于AdaBoost的微博垃圾评论识别方法.该方法首先提取表示微博评论的特征值向量,由8个特征值组成,然后通过AdaBoost算法在这些特征上训练出若干个比随机预测好的弱分类器,最后将得到的弱分类器加权集合成高精度的强分类器.从实际的热门新浪微博中提取评论数据集进行实验,结果表明所选取的8个特征是有效的,该方法对于微博垃圾评论的识别拥有较高的识别率.

关键词： 微博垃圾评论 迭代算法 特征值向量 数据挖掘

作者: 黄铃 李学明

作者单位: 重庆大学 计算机学院,重庆 400044

会议类型: 国内会议

会议名称: 2013年全国开放式分布与并行计算学术年会

会议地点: 昆明

会议语种:中文

页码: 3563-3566

在线出版日期: 2013-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）