【摘 要】
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[目的/意义]文章通过设计一种有效的在线食品安全谣言相关文档识别方法,从而提升人工审核的效率,减轻在线食品安全谣言传播带来的不良影响。[方法/过程]基于待分类文档中的词
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“医疗健康网站信息可信度与质量控制研究”(项目编号:71473260);国家社会科学基金项目“健康中国建设中的国民健康促进和健康服务策略研究”(项目编号:16AZD021);中国人民大学2017年度拔尖创新人才培育资助计划成果
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[目的/意义]文章通过设计一种有效的在线食品安全谣言相关文档识别方法,从而提升人工审核的效率,减轻在线食品安全谣言传播带来的不良影响。[方法/过程]基于待分类文档中的词语分布在不同类型的特征向量库（在线食品安全谣言相关库以及非相关库）中的差异性,设计了基于无监督的文档特征相似性计算方法以及基于有监督的回归方法来识别在线食品安全谣言相关文档。[结果/结论]基于无监督的RM-Sort方法能够有效地识别在线食品安全谣言相关文档,并且优于现有的朴素贝叶斯,决策树以及支持向量机方法。进一步地,基于有监督的RM-LR
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