| 一种用于互动型不良信息过滤的贝叶斯改进方案 |
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| 引用本文： | 魏善岭,傅英亮,鲁明羽.一种用于互动型不良信息过滤的贝叶斯改进方案[J].广西师范大学学报(自然科学版),2009,27(3). |
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| 作者姓名： | 魏善岭 傅英亮 鲁明羽 |
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| 作者单位： | 大连海事大学信息科学技术学院,辽宁,大连,116026 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，教育部博士点基金资助项目 |
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| 摘 要： | 信息过滤是文本挖掘领域的重要研究内容之一.针对互动型网络媒体信息(如BBS),提出一种新的信息过滤算法,该算法主要从特征提取和分类器构造两方面对Bayesian方法进行改进.在对不良信息的特征提取过程中,根据网络论坛的特征,在计算中文不良信息特征项的权重时,根据关键词出现的位置、次数以及词长等建立一个特征评估函数,并用它来替换TF-IDF公式中的TF项;同时,考虑到网络论坛中的良性信息与不良信息之间的不平衡分布,采用一种不对称的学习策略来设计Bayesian分类器.实验结果及对比分析表明,该算法具有较高的过滤准确率.
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| 关 键 词： | 互动型网络媒体 不良信息 信息过滤 |
An Improved Bayesian Learning Scheme for Interactive Harmful Information Filtering |
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| WEI Shan-ling,FU Ying-liang,LU Ming-yu.An Improved Bayesian Learning Scheme for Interactive Harmful Information Filtering[J].Journal of Guangxi Normal University(Natural Science Edition),2009,27(3). |
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| Authors: | WEI Shan-ling FU Ying-liang LU Ming-yu |
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