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基于隐含狄列克雷分配分类特征扩展的微博广告过滤方法: 收藏
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引用; 《计算机应用》2016年第8期36卷 2257-2261页; 作者：邢金彪崔超远孙丙宇宋良图中国科学院合肥智能机械研究所合肥230031 中国科学技术大学信息科学技术学院合肥230026; 传统的微博广告过滤方法忽略了微博广告文本的数据稀疏性、语义信息和广告背景领域特征等因素的影响。针对这些问题,提出一种基于隐含狄列克雷分配(LDA)分类特征扩展的广告过滤方法。首先,将微博分为正常微博和广告型微博,并分别构建LD...; 传统的微博广告过滤方法忽略了微博广告文本的数据稀疏性、语义信息和广告背景领域特征等因素的影响。针对这些问题,提出一种基于隐含狄列克雷分配(LDA)分类特征扩展的广告过滤方法。首先,将微博分为正常微博和广告型微博,并分别构建LDA主题模型预测短文本对应的主题分布,将主题中的词作为特征扩展的基础;其次,在特征扩展时结合文本类别信息提取背景领域特征,以降低其对文本分类的影响;最后,将扩展后的特征向量作为分类器的输入,根据支持向量机(SVM)的分类结果过滤广告。实验结果表明,与现有的仅基于短文本分类的过滤方法相比,其准确率平均提升4个百分点。因此,该方法能有效扩展文本特征,并降低背景领域特征的影响,更适用于数据量较大的微博广告过滤。; 来源：详细信息评论

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