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基于图的微博广告文本识别
  • ISSN号:0438-0479
  • 期刊名称:《厦门大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[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
  • 相关基金:国家自然科学基金(61303082); 厦门大学大学生创新创业训练计划项目(2016Y1131)
中文摘要:

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.

英文摘要:

Many advertisements in micro-blog affected the use of micro-blog data analysis models.Aiming at implementing microblog advertisement text recognition,this paper investigates a graph-based semi-supervised learning algorithm,that is,the label propagation,to recognize micro-blog advertisement from a large number of micro-blog texts.Experimental results on the large-scale data shows that this method achieves a better performance than supervised learning algorithm,such as support vector machine and naive Bayes,do when only very few labeled examples are available.

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期刊信息
  • 《厦门大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:厦门大学
  • 主编:谢素原
  • 地址:厦门市思明南路422号厦门大学嘉庚三 817-819室
  • 邮编:361005
  • 邮箱:jxmu@xmu.edu.cn
  • 电话:0592-2180367 2187731
  • 国际标准刊号:ISSN:0438-0479
  • 国内统一刊号:ISSN:35-1070/N
  • 邮发代号:34-8
  • 获奖情况:
  • 多次被评为全国、华东地区、福建省的优秀科技期刊,2001年入选国家新闻出版总署评定的"中国期刊方阵",2003年获国家新闻出版总署颁发的"第二届国家科技...,2006年获国家教育部科技司颁发的"首届中国高校精...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,美国生物科学数据库,英国科学文摘数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:16575