第56卷第5期厦门大学学报(自然科学版)Vol.
56No.
52017年9月JournalofXiamenUniversity(NaturalScience)Sep.
2017http:∥jxmu.
xmu.
edu.
cndoi:10.
6043/j.
issn.
0438-0479.
201612030基于图的微博广告文本识别罗斌1*,唐红艳1,2,王志豪3,秦悦1,苏劲松1(1.
厦门大学软件学院,福建厦门361005;2.
北京大学软件与微电子学院,北京102600;3.
厦门大学航空航天学院,福建厦门361005)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.
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