基于最小风险贝叶斯的垃圾博客识别算法研究

• 作者: 何苑 谭红叶 郝梦岩
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 中文信息处理 垃圾博客 贝叶斯 最小风险 多结构特征
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 第十九届全国信息检索学术会议(CCIR 2013)论文选登
• 页码范围: 42-47
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2014.01.007

摘要

针对当前垃圾博客识别研究中,正常博客误识别为垃圾博客损失高的问题,提出了一种基于最小风险贝叶斯的垃圾博客识别算法.该算法提取多结构特征,在朴素贝叶斯分类方法中引入风险因子,通过最小化风险进行垃圾博客和正常博客的分类.实验结果表明:该算法能在对召回率影响很小的情况下,进一步降低误判率,提高识别准确率.与朴素贝叶斯方法相比,准确率提高近5个百分点,与支持向量机方法性能接近.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭红叶	山西大学计算机与信息技术学院	36	463	9.0	21.0
2	何苑	长治学院计算机系	8	51	4.0	7.0
3	郝梦岩	长治学院计算机系	9	29	3.0	5.0