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《长春理工大学》 2018年
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在线社交网络用户分类算法研究

李娜  
【摘要】:近些年来,随着互联网的普及,各类在线社交网络、在线服务应运而生,社交网络也成为人们日常生活沟通交流的主要平台。社交网络以用户为主体,以现实生活中的人际关系为原型,用户借助该平台互动交流、传播信息。社交网络在给人们带来便利的同时,也带来了各种各样的问题。用户频繁的在线互动、信息的爆炸,一方面使用户无法正确选择有价值的信息,另一方面攻击者伪装成正常用户盗用正常用户身份传播虚假、恶意消息,使得用户的隐私安全以及正确的价值观受到威胁。因此如何从海量信息中提取出有用的信息,进行个性化推荐、检测异常用户成为关键问题,针对这个问题,本文以新浪微博为研究对象,根据不同的需求对用户进行分类,重点研究在线社交网络中识别不同水军用户的问题,主要的工作如下:1.基于现有互信息算法的不足提出了改进的特征评价函数。传统互信息由于忽略词频因素导致了低词频特征词作用被放大,有用特征词被漏选,针对这个问题,在特征评价函数中引入权重因子、类内离散因子和类间离散因子来弥补其不足,并通过实验验证了改进的方法在性能方面优于现有互信息方法。2.在属性约简的基础上,针对现有朴素贝叶斯加权算法在求取权值时不能从全局考虑的局限性和初始权值设置时的随机盲目性,采用粒子群优化算法,以词频比率为初始权值,迭代优化求取最优权值,构建加权朴素贝叶斯分类器,并通过实验验证了改进的朴素贝叶斯算法在分类精确率方面优于现有的朴素贝叶斯分类算法。3.在属性约简的基础上,针对现有支持向量机算法都只是在核函数和多分类模型做了单方面改进的问题,首先利用粒子群优化算法对混合核函数中的参数进行迭代求取最优参数组合,然后结合改进的决策树多分类模型构建多分类支持向量机分类器,并通过实验验证了改进的多分类支持向量机算法在分类精确率方面优于现有的支持向量机分类算法。
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