【摘 要】
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“职业举报人”团伙化、规模化、专业化、低龄化作案趋势日趋明显,政府部门对其识别大多采用人工鉴别的方法,造成了大量人力资源的浪费。采用Bootstrapping数据重采样技术,结
【机 构】
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国家信息中心大数据发展部,清华大学心理学系,北京大学软件与微电子学院,北京大学数学科学学院
【基金项目】
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国家社科基金青年项目(No.18CSH018)
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“职业举报人”团伙化、规模化、专业化、低龄化作案趋势日趋明显,政府部门对其识别大多采用人工鉴别的方法,造成了大量人力资源的浪费。采用Bootstrapping数据重采样技术,结合文本、时间和举报人属性等特征,在解决类不平衡数据的过拟合问题基础上,实现了“职业举报人”的准确识别。实验结果表明,相比过采样和欠采样技术而言,利用Bootstrapping重采样技术识别准确率更高,采用CFS方法结合BestFirst策略对数据特征进行优化,在保证精度的前提下能够实现更高的计算效率。以全国12358价格监管平台的真
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