基于Co-Training的微博垃圾评论识别方法
来源：计算机工程杂志2018年第7期北京时间：
作者：李志欣,兰丹媚,张灿龙,唐素勤
单位：1.广西师范大学 广西多源信息挖掘与安全重点实验室,广西 桂林 541004; 2.广西区域多源信息集成与智能处理协同创新中心,广西 桂林 541004
摘要：微博上大量的垃圾评论对个人、社会,甚至是对国家都会造成不良影响。为对微博中的垃圾评论进行识别,提出基于协同训练的微博垃圾评论识别方法。定义一种基于规则的识别方法过滤出显式垃圾评论,剩余的评论归为相关评论,构建AdaBoost分类器和支持向量机分类器,通过Co-Training算法进行协同训练,判断其是否为垃圾评论,以提高分类精度,节省样本标注工作。实验结果表明,与基于相似度计算的垃圾评论识别方法、基于评论多特征的垃圾评论识别方法相比,该方法具有较好的识别效果。
关键词：微博垃圾评论,协同训练,同义词词林,支持向量机,相似度计算
基金资助：国家自然科学基金(61663004,61363035,61365009);广西自然科学基金(2016GXNSFAA380146,2017GXNSFAA198365);广西多源信息挖掘与安全重点实验室主任基金(16-A-03-02);广西学位与研究生教育改革专项课题(JGY2015031)。
