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《南京邮电大学》 2019年
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基于长短期记忆网络的社交网络信息过滤方法研究

石慧敏  
【摘要】:随着互联网的快速发展,现在人们日常沟通联系的主要方式就是通过社交网络,与此同时,社交网络垃圾信息也在不断增加,这严重影响了人们的日常生活,甚至威胁到用户的财产和生命安全。大量的垃圾信息也会造成网络资源浪费,一些不法分子还通过社交平台恶意散布虚假消息,窃取他人信息和发送大量的商业广告等。因此,我们迫切需要净化网络环境,营造一个良好的社交体系。基于此,本文提出了一种基于长短期记忆网络算法的社交网络信息过滤方法。主要的研究内容分为如下几个部分:首先,从收集到的社交网络信息数据集出发,分析了数据集的特点,得出正常信息数量远多于垃圾信息数量。本文采用典型的SMOTE过采样算法来处理不平衡问题,并且对该算法的缺点进行了改进,提出了GP-TSMOTE算法。使用该算法使社交网络信息数据集趋于平衡。其次,从信息文本的特征出发。因为文本中会存在很多干扰因素,如信息文本中的数字,符号和表情符号等都会成为影响分类结果的因素。因此,本文对信息文本进行了清洗。要区分出垃圾文本和正常文本,还需要选择出文本的特征词。本文采用的特征选择方法是将信息增益和卡方检验相结合的方法。最后,通过朴素贝叶斯和基于长短期记忆网络算法分别对处理后的信息文本分类,并根据实验结果对比这两个算法分类的优缺点,确定长短期记忆网络算法更适合用于社交网络信息过滤。基于这个实验结果,进一步对比了SMOTE算法优化前后对分类结果的影响,发现使用改进后的GP-TSMOTE算法在分类结果上优于SMOTE算法。并通过实验调节最近邻参数K查看其对GP-TSMOTE算法分类结果的影响。
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