用关联分析技术识别不良信息特征项的新方法

• 作者: 兰芸 张翼英 李宝林
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 信息过滤 不良信息 特征项 关联分析
• 年，卷（期）: 2003,（28）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 39-41
• 页数: 3页
• 分类号: TP274
• 字数: 3924字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2003.28.012

摘要

不良信息特征项的挖掘精度制约着不良信息鉴别与过滤的效果.文章从数据挖掘的角度对不良信息特征项的识别进行研究,提出了一种自动高效地挖掘文档潜在特征项的新方法:首先对文档进行必要的预处理,包括自动分词、无用项过滤、项标引以及项的分箱操作等,然后利用数据挖掘中的关联分析技术识别文档中的特征项.试验结果验证了该方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	兰芸	天津科技大学计算机系	4	66	4.0	4.0
2	李宝林	南开大学信息技术科学学院	7	49	5.0	7.0
3	张翼英		2	14	1.0	2.0