【摘 要】
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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
【机 构】
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国网重庆市电力公司信息通信分公司,重庆大学博士后流动站,国网重庆市电力公司电力科学研究院
【基金项目】
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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)~~
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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。
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