【摘 要】
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针对现有垃圾书签检测方法在用户概貌信息较少情况下检测性能下降的问题,提出一种融入可信度的集成SVM垃圾书签检测方法.首先基于Bootstrap技术对训练样本进行可重复采样,得
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针对现有垃圾书签检测方法在用户概貌信息较少情况下检测性能下降的问题,提出一种融入可信度的集成SVM垃圾书签检测方法.首先基于Bootstrap技术对训练样本进行可重复采样,得到个体SVM的训练子集,然后将SVM的标准输出直接拟合Sigmoid函数得到SVM的后验概率输出,作为类别输出的可信度,并提出一种性能优于投票策略的融入可信度的融合方法对个体SVM的输出结果进行融合.实验结果表明,该方法在用户概貌信息较少的情况下具有较好的检测性能.
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