【摘 要】
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解决Folksonomy存在垃圾标签的问题,本文提出垃圾标签检测模型。利用向量空间模型表征用户特征,再用支持向量机将Folksonomy用户二分类。通过检测出隐藏在正常用户群体中的垃
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解决Folksonomy存在垃圾标签的问题,本文提出垃圾标签检测模型。利用向量空间模型表征用户特征,再用支持向量机将Folksonomy用户二分类。通过检测出隐藏在正常用户群体中的垃圾投放人,以此减少垃圾标签数量。针对传统SVM算法在高维大规模数据集上存在速度和精度的瓶颈,和在有限的小样本数据集体现出泛化性不强的特点,本文提出基于LSSVM算法的垃圾标签检测模型,实验结果表明,基于LSSVM算法的垃圾标签检测模型具有更高的分类精度和更少的预测时间,表现要比svm算法要好。本文为了通过研究普通lssvm算法发现,lssvm算法虽然在大规模数据集上分类精度和预测时间上表现比较好,但是也存在稀疏性问题,这是因为算法本身在数学变换上造成全部训练数据都成了支持向量,所有的训练点都相关。为了解决这个问题,本文提出了改进的算法,先按权重进行排序,通过剪切拉格朗日因子处理数据集,只保留重要的训练点,通过实验证明,本文在精度上有比较大提高。另外,本文将改进的LSSVM算法应用在人口预测领域上,实验证明,本文算法在预测精度上比起LSSVM算法上有很大提高。
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