基于事件本体的Web不良信息挖掘

• 作者: 刘东慧 姜薇
• 来源期刊: 山东大学学报：工学版
• 学科: 工学
• 关键词: Web挖掘 不良信息 聚类 事件本体 信息检索
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 35-40
• 分类号: TP393
• 语种: 中文

摘要

为挖掘互联网上的不良信息，本研究借鉴了事件语义分析技术。研究了基于事件本体的Web不良信息挖掘方法，重点是事件本体的构建、文本特征重构。为了验证所提方法的有效性，以信息聚类为例实现了一个基于事件本体的Web不良信息挖掘的原型系统。实验结果表明：基于事件本体和k均值的信息聚类方法的平均准确率为72．1％，较之传统的基于k均值的信息聚类方法的平均准确率提高了5．3％。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜薇	中国矿业大学计算机科学与技术学院	26	191	8.0	13.0