【摘 要】
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社交网络平台产生海量的短文本数据流，具有快速、海量、概念漂移、文本长度短小、类标签大量缺失等特点．为此，文中提出基于向量表示和标签传播的半监督短文本数据流分类算法，可对
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,合肥工业大学工业安全与应急技术安徽省重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(No.2016YFC0801406);国家自然科学基金项目(No.61503112,61673152)资助~~
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社交网络平台产生海量的短文本数据流，具有快速、海量、概念漂移、文本长度短小、类标签大量缺失等特点．为此，文中提出基于向量表示和标签传播的半监督短文本数据流分类算法，可对仅含少量有标记数据的数据集进行有效分类．同时，为了适应概念漂移，提出基于聚类簇的概念漂移检测算法．在实际短文本数据流上的实验表明，相比半监督分类算法和半监督数据流分类算法，文中算法不仅提高分类精度和宏平均，还能快速适应数据流中的概念漂移．
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