面向网络论坛的高质量主题发现

被引：23

作者：

陈友 ^{[1
,2
]}

程学旗 ^{[1
]}

杨森 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 中国科学院计算技术研究所

[2] 中国科学院研究生院

来源：

软件学报 | 2011年 / 22卷 / 08期

关键词：

网络论坛; 高质量; 特征选择; 特征抽取; 分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP393.092 [];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出了一种通用的高质量主题发现框架.在该框架下,利用特征抽取技术提取内容特征,利用结构特征去发现高质量主题.提出了一种基于遗传算法、禁忌搜索与机器学习的特征选择算法,用来评价被抽取特征的重要性.在腾讯论坛数据集上进行了大量的实验.实验结果表明,该框架能够很好地发现高质量主题.提出的特征抽取算法、特征选择算法以及高质量主题发现框架能够在很多Web2.0领域得到应用,例如,博客、社会网络平台等.

引用

页码：1785 / 1804

页数：20

共 10 条

[1] 一种基于小波特征提取的低速率DoS检测方法 [J].