【摘 要】
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高维数据中进行各种处理时所需样本数量会成指数级增加，同时样本间距离的价值也逐渐减小，将导致维数灾问题。文本标签数据通常会面临数据维数过高的问题，会影响用户对垃圾标签的
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高维数据中进行各种处理时所需样本数量会成指数级增加，同时样本间距离的价值也逐渐减小，将导致维数灾问题。文本标签数据通常会面临数据维数过高的问题，会影响用户对垃圾标签的检测。文中借助支持向量机的数学模型构建出针对Folksonomy的大规模垃圾标签检测模型。为了减少检测垃圾标签时维数过高的影响，在核主成分分析理论的启发下，将数据降维思想引入数据约简领域，提出基于核主成分分析法的大规模SVM数据集约简模型。最终实例化形成一种新的垃圾标签检测方法，即基于核主成分分析支持向量机（ KPCA-SVM）的大规模垃圾标
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