【摘 要】
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随着在线社交网络的高速发展,在线社交网络分析成为当今研究热点.Twitter 作为全球最具影响力的微博平台,吸引了大量学者进行研究.然而,Twitter 中包含了大量的噪声,为了
【机 构】
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国防科技大学计算机学院,湖南,长沙,410073
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随着在线社交网络的高速发展,在线社交网络分析成为当今研究热点.Twitter 作为全球最具影响力的微博平台,吸引了大量学者进行研究.然而,Twitter 中包含了大量的噪声,为了提高各种社交网络分析系统的性能,作为个性化信息推荐、地震预测、舆情监控等系统的前期工作,本文旨在识别出Twitter 中的非话题性博文,过滤Twitter 中的噪声.本文从博文的社交、词汇、文本3个方面抽取特征,运用机器学习技术,训练分类器用以识别非话题性博文.本系统的准确率达到了86％,召回率达到了87％,有效地提高了个性化信息推荐、地震预测、舆情监控等系统的运行效果.
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