基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
大量的微博广告影响了微博数据分析模型的使用.针对微博广告文本识别问题,利用基于图的半监督的标签传播算法,指导计算机从大量的非结构化的微博文本中自动识别出微博广告.通过对实验数据的评测,结果显示,当已有标签样本较少时,基于图的半监督的标签传播算法能够获得比有监督的支持向量机和朴素贝叶斯算法更好的性能.
推荐文章
基于图排序模型的微博观点信息识别
微博
观点识别
图排序
受限玻尔兹曼机
基于文本内容分析的微博广告过滤模型研究
微博
文本处理
向量空间模型
支持向量机
文本分类
广告过滤
面向微博文本的命名实体识别
命名实体识别
微博
短文本
基于词共现图的中文微博新闻话题识别
微博
新闻话题
新闻话题识别
主题词
词共现图
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于图的微博广告文本识别
来源期刊 厦门大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 微博广告文本 识别 半监督 标签传播算法
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 724-728
页数 5页 分类号 TP391
字数 5281字 语种 中文
DOI 10.6043/j.issn.0438-0479.201612030
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 苏劲松 厦门大学软件学院 11 64 5.0 7.0
2 王志豪 厦门大学航空航天学院 5 7 2.0 2.0
3 罗斌 厦门大学软件学院 3 8 2.0 2.0
4 唐红艳 厦门大学软件学院 2 6 2.0 2.0
8 秦悦 厦门大学软件学院 1 4 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (17)
共引文献  (37)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (4)
同被引文献  (12)
二级引证文献  (15)
2005(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2007(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2008(6)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(4)
2010(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2011(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2012(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2013(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2019(14)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(12)
2020(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
微博广告文本
识别
半监督
标签传播算法
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
厦门大学学报(自然科学版)
双月刊
0438-0479
35-1070/N
大16开
福建省厦门市厦门大学囊萤楼218-221室
34-8
1931
chi
出版文献量(篇)
4740
总下载数(次)
7
总被引数(次)
51714
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导