随着Web2.0和互联网的飞速发展，社交网络呈现爆发式增长。微博作为社交网络的一大重要代表逐渐深入人心，成为网民上网的主要活动之一。正是由于微博具有便捷性、高速度、广泛性、效率高、背对脸等特点，吸引了垃圾制造者们的注意。垃圾制造者出于各种目的，在微博上发表了大量的各种垃圾评论，这些垃圾评论的泛滥既影响网民之间的交流，甚至使得网民上当受骗，又阻碍了面向评论的数据挖掘工作，因此垃圾评论的识别与过滤具有重要意义。本文面向微博领域进行识别垃圾评论的研究，主要的研究工作及成果如下：①针对微博评论短小，分词后容易出现特征稀疏的问题，提出把微博评论表示成特征值向量，由9个特征值组成，从多个不同的角度来描述评论的内容，在此基础上提出一种基于AdaBoost-LC的微博垃圾评论识别方法，该方法以线性分类器中最简单的单阈值二值分类器作为基分类器，然后使用集成学习算法——AdaBoost算法来提升基分类器的分类精度。②针对AdaBoost-LC算法存在的不足之处，“困难”样本权重急剧扩张引起的退化现象，以及在垃圾评论识别场景下，正常评论被错误识别的代价更加高昂的问题，提出一种改进的AdaBoost-Ex算法来识别垃圾评论。③针对垃圾评论出现新特征，或者分类器随时间流逝分类性能下降需要重新学习的问题，本文设计了算法的模块化增量学习模型，该模型在保留原本学习到的规则的基础上，只需要学习新样本的规则，学习到的子分类器以线性加权的方式融合到增量学习系统中，使得算法具有渐进式的学习能力，增强了算法的实用性。最后，在实际的热门新浪微博的评论数据集上分别对本文提出的方法进行了实验，证明本文所提方法对微博垃圾评论具有良好的识别效果。