博客本身所具有的免费、自由和可共享的特点,使博客评论中出现了大量包含有广告、超链接、谩骂或是诽谤等信息的垃圾评论。这给网络用户阅读评论和与他人交流带来了不便,同时还影响了对评论内容的挖掘。本文面向博客领域进行垃圾评论的识别研究,主要工作如下:在评论识别时,考虑到评论的长短不一,对只包含网络常用语的短小评论,如果用评论与对应文章比较相似度的方法来识别,容易将正常的短小评论识别为垃圾评论。因此,本文对不同长度的评论采取了不同的识别方法。针对短小评论,通过比较短小评论中包含的垃圾常用语和正常的网络常用语的个数来判断短小评论的类别,进而过滤出短小的垃圾评论。识别较长评论时,本文改进了传统的余弦相似度公式,将词语间的近义关系、词语存在的位置信息和主题词相似度信息融入了公式中,弥补了传统的相似度公式无法识别近义词的不足。同时,考虑到主题词与话题之间的相关程度会随着话题的转移而有所变化,提出了利用上述改进的相似度公式对较长评论进行k轮识别的方法。在每轮的识别过程中,结合识别出的正常评论和词语间的近义关系对主题词的权重进行调整,从而体现主题词与话题之间的相关程度;然后再从正常评论中选出主题词的近义词和评论中的高频词汇来对主题词进行扩展,以适应话题的发展变化。最后,在所有评论识别完毕后,利用网络常用语和更新后的主题词对识别出的垃圾评论进行二次过滤,降低了正常评论被识别为垃圾评论的可能性。实验结果表明,利用本文的方法进行评论的识别,在一定程度上提高了识别垃圾评论的准确率和召回率。