【摘 要】
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伴随着互联网的广泛流行,以微博为代表的社交网络产生了大量的数据.从这些数据中挖掘到有用的信息成为当今研究的一项重要方向.根据微博文本的特点,本文提出来一种基于联合分
【机 构】
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中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所,中国科学技术大学
【基金项目】
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中科院STS项目（KFJ-SW-STS-144）,宁夏科技攻关项目（ZNNFKJ2015-04）
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伴随着互联网的广泛流行,以微博为代表的社交网络产生了大量的数据.从这些数据中挖掘到有用的信息成为当今研究的一项重要方向.根据微博文本的特点,本文提出来一种基于联合分类器过滤掉噪声微博,然后利用LDA模型进行主题发现.联合分类器模型是由朴素贝叶斯、支持向量机和决策树三种模型通过简单投票机制结合构成的,实验结果联合分类器的准确度达到87%,显然这种分类方法是可行的,也是有效的.
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