结合评论关系网络图的微博垃圾评论识别方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第11-13页 |
| 2 微博垃圾评论识别关键技术 | 第13-32页 |
| 2.1 评论关系网络图的设计 | 第13-17页 |
| 2.2 引入相关度计算模型的评论内容相关度 | 第17-22页 |
| 2.3 引入用户间互评估模型的评论用户可信度 | 第22-26页 |
| 2.4 结合共同属性和交互频度的用户友好关系 | 第26-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 微博垃圾评论识别系统实现 | 第32-53页 |
| 3.1 系统架构 | 第32-34页 |
| 3.2 评论关系网络图的实现 | 第34-38页 |
| 3.3 微博语料全文搜索库的实现 | 第38-39页 |
| 3.4 评论元数据提取 | 第39-44页 |
| 3.5 结合评论关系网络图的垃圾评论识别 | 第44-52页 |
| 3.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 4 系统测试与分析 | 第53-61页 |
| 4.1 测试环境与数据集 | 第53-54页 |
| 4.2 评价指标 | 第54-55页 |
| 4.3 测试设计 | 第55-56页 |
| 4.4 测试结果与分析 | 第56-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 5 全文总结 | 第61-63页 |
| 5.1 工作总结 | 第61-62页 |
| 5.2 工作展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
