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摘要:
随着移动互联网的飞速发展以及社会化网络的出现,微信等移动社交类应用在生活的各个层面为人们带来便利,但同时也带来了谣言、泄密等网络安全问题。传统的基于字符串匹配的关键词过滤审计引擎已经不能满足人们的需求。针对传统特征项权重算法在处理变异短文本方面的不足,提出了改进的TF-IDF算法,同时将社会网络计算的相关技术应用到审计引擎中,实现了基于内容的事件抽取和表达。实验结果表明,改进后的算法具有较高的准确率和召回率。
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文献信息
篇名 基于内容的移动社交网络审计分析引擎
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 社会计算 内容审计 TF-IDF 事件分析
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 2423-2427
页数 5页 分类号 TP393
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 饶洁 同济大学电子与信息工程学院 5 20 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
社会计算
内容审计
TF-IDF
事件分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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