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检索条件"作者=肖智婕"

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社交网络水军识别的特征评价与选择: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2019年第9期40卷 2440-2445页; 作者：王渔樵李涛肖智婕武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北省智能信息处理与工业实时系统重点实验室; 通过对比人工选择特征、相关性检验、降维算法以及基于集成学习的自适应特征提取方法,找出不同的特征选择方法以及不同的分类算法对微博水军的识别带来的影响。实验验证了高区分度的自适应特征提取方法对水军的识别效果带来较大提高,由...; 通过对比人工选择特征、相关性检验、降维算法以及基于集成学习的自适应特征提取方法,找出不同的特征选择方法以及不同的分类算法对微博水军的识别带来的影响。实验验证了高区分度的自适应特征提取方法对水军的识别效果带来较大提高,由于特征数量的减少,水军识别所需要的时间花费也明显降低,对于微博网络海量数据的识别具有一定意义。; 来源：详细信息评论

社交网络水军识别的特征发现: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2019年第5期40卷 1214-1217,1248页; 作者：李涛王渔樵肖智婕武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065; 通过分析水军用户与正常用户的深层次区别,找到事件参与度、二阶关联性、关系紧密度、引导工具使用率这4个新的特征。利用经典分类算法SVM并选用准确率、召回率、F1值、时间花费和AUC等评价指标对前述新特征与好友值、粉丝值等11个传统...; 通过分析水军用户与正常用户的深层次区别,找到事件参与度、二阶关联性、关系紧密度、引导工具使用率这4个新的特征。利用经典分类算法SVM并选用准确率、召回率、F1值、时间花费和AUC等评价指标对前述新特征与好友值、粉丝值等11个传统特征进行对比实验,验证了新特征在保证对水军高识别率的同时,大幅减少了识别所需的时间花费,为微博海量数据的识别提供了新途径。; 来源：详细信息评论

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