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| 基于SVM的新浪微博营销类水帖识别研究 | |
| 作者姓名： | 叶施仁 孙宁 |
| 摘 要： | 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. |
| 关 键 词： | 评论行为；评论特征；支持向量机；水帖识别 |
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