贝叶斯分类算法在社交网站信息过滤中的应用分析

作     者：李志义 沈之锐 义梅练 Li Zhiyi;Shen Zhirui;Yi Meilian

作者机构：华南师范大学经管学院 

基　　金：广东省哲学社会科学基金项目"基于网络日志的用户行为分析与网站信息组织优化研究"(项目编号:GD11CTS02)研究成果之一 

出 版 物：《图书情报工作》 (Library and Information Service)

年 卷 期：2014年第58卷第13期

页      码：100-106页

摘      要：对文档进行分类并鉴别出垃圾信息是一个非常有实用价值的研究领域,越来越多的网站开始关注这种技术。采用智能算法对垃圾信息进行有效分析,寻找垃圾制作者,并通过网络日志和所发表的内容,判断哪些是广告用户和垃圾信息的发布者,并将其删除。认为对垃圾信息的甄别其实是一种把信息分成有用信息和无用信息的过程,试用贝叶斯分类算法把信息分成不同的类。针对基于规则的分类方法和通过分析广告链接网址来剔除垃圾信息的方法的缺陷,给出贝叶斯分类算法及机器训练方法,从实验结果看,本方法优于基于规则的分类法。

主 题 词：贝叶斯分类 社交网站 信息过滤 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13266/j.issn.0252-3116.2014.13.017

馆 藏 号：203858799...