【摘 要】
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敏感词等特征的抽取是社交网络敏感话题分析的关键环节。目前热门的概率主题模型在社交网络敏感话题分析领域,受到特征语义复杂以及高噪声的影响,处理性能不够理想。提出了一种多变参概率潜在语义索引(p LSI)算法,可以利用社交网站标签、文本表情图片等多种辅助信息提高特征抽取的效果。实验数据显示,该算法有较高的分类准确率和较低的时间开销。该算法是理想的降维算法,适用于社交网络的敏感特征抽取。
【机 构】
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武汉理工大学信息工程学院,铁道警察学院公安技术系
【基金项目】
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基金项目：国家公安部重大项目基金资助项目（201202ZDYJ017）,河南省教育厅科学技术研究重点资助项目（14A520011）
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敏感词等特征的抽取是社交网络敏感话题分析的关键环节。目前热门的概率主题模型在社交网络敏感话题分析领域,受到特征语义复杂以及高噪声的影响,处理性能不够理想。提出了一种多变参概率潜在语义索引(p LSI)算法,可以利用社交网站标签、文本表情图片等多种辅助信息提高特征抽取的效果。实验数据显示,该算法有较高的分类准确率和较低的时间开销。该算法是理想的降维算法,适用于社交网络的敏感特征抽取。
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