一种多分类的微博垃圾用户检测方法

作     者：杨云 徐光侠 雷娟 YANG Yun;XU Guangxia;LEI Juan

作者机构：国网重庆市电力公司信息通信分公司重庆400014 重庆大学博士后流动站重庆400044 国网重庆市电力公司电力科学研究院重庆401123 

基　　金：国家自然科学基金项目(61772099) 中国博士后基金(2014M562282) 重庆市博士后项目(XM2014039) 重庆市人工智能技术创新重大主题专项(cstc2017rgzn-zdyf0140) 重庆市高校优秀成果转化资助项目(KJZH17116)~~ 

出 版 物：《重庆大学学报（自然科学版）》 (Journal of Chongqing University)

年 卷 期：2018年第41卷第8期

页      码：44-55页

摘      要：针对微博多类垃圾用户的检测问题,设计了一种基于模糊多类支持向量机的垃圾用户检测方法。首先,采用一对多SVM(support vector machines)的构造思想来构造多分类器,并针对每类用户的分类器重新选择训练集;然后,利用构造好的训练集来训练多分类器,经过反复调整参数,得到5个用户分类器;最后,针对多分类器的不可分样本,采用模糊聚类来进行模糊处理,即在垂直于SVM的最优分类面上定义一个改进的隶属度函数,选择最大隶属度对样本进行再分类。实验结果表明,该方法在保证垃圾用户检测效果的前提下,可以解决多分类中存在的混分和漏分问题。

主 题 词：微博垃圾用户检测 多分类 模糊处理 隶属度函数 

学科分类：0808[工学-自动化类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 0805[工学-能源动力学] 0813[工学-化工与制药类] 0814[工学-地质类] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.11835/j.issn.1000-582X.2018.08.006

馆 藏 号：203304760...