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基于支持向量机的垃圾标签检测模型 被引量：11
1
作者 覃希 夏宁霞 苏一丹 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第10期3893-3895,共3页
为解决Folksonomy存在垃圾标签的问题,提出垃圾标签检测模型。利用向量空间模型表征用户特征,再用支持向量机将Folksonomy用户二分类。通过检测出隐藏在正常用户群体中的垃圾投放人,以此减少垃圾标签数量。实验结果表明,基于支持向量机... 为解决Folksonomy存在垃圾标签的问题,提出垃圾标签检测模型。利用向量空间模型表征用户特征,再用支持向量机将Folksonomy用户二分类。通过检测出隐藏在正常用户群体中的垃圾投放人,以此减少垃圾标签数量。实验结果表明,基于支持向量机的垃圾标签检测模型具有更高的分类精度,优于其他检测方法。 展开更多
关键词 垃圾标签 社会化标签系统 支持向量机 检测模型
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用双层减样法优化大规模SVM垃圾标签检测模型 被引量：5
2
作者 覃希 苏一丹 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第6期2095-2098,共4页
针对支持向量机在训练大规模数据集时出现的速度瓶颈问题,提出一种新的减样方法,称为双层减样法。数据减样时,双层减样法从粗、细粒度两个层次削减样本。粗粒度约减时,利用核空间距离聚类法,以簇为单位削减冗余子集;细粒度约减时,以点... 针对支持向量机在训练大规模数据集时出现的速度瓶颈问题,提出一种新的减样方法,称为双层减样法。数据减样时,双层减样法从粗、细粒度两个层次削减样本。粗粒度约减时,利用核空间距离聚类法,以簇为单位削减冗余子集;细粒度约减时,以点为单位挑选剩余点集中的支持向量。实验表明,双层减样法能有效地压缩样本数据,同时还能放大数据集的分类特征,提高分类器的分类精度。将此法应用于大规模SVM垃圾标签检测模型的训练集优化上,能明显提高检测模型的训练速度。双层减样法将粒度和层次的概念引入减样法中,在约减时适时改变约减幅度,这比传统减样法更具有优势。 展开更多
关键词 FOLKSONOMY 垃圾标签 支持向量机 双层减样法 约减
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基于概念格的Folksonomy知识组织研究——Tag Spam过滤指标权值配置 被引量：4
3
作者 毕达天 邱长波 滕广青 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2011年第10期1078-1085,共8页
随着Folksonomy在实际应用中的日渐普及和声望的不断提高，其在应用中存在的问题也逐渐显露出来。恶意Tag和对用户检索行为无效或低效的TagSpam严重地影响了Folksonomy的实际应用效果。以概念格的理论与技术为基础，首先根据问卷调查与... 随着Folksonomy在实际应用中的日渐普及和声望的不断提高，其在应用中存在的问题也逐渐显露出来。恶意Tag和对用户检索行为无效或低效的TagSpam严重地影响了Folksonomy的实际应用效果。以概念格的理论与技术为基础，首先根据问卷调查与专家智能构建了TagSpam过滤指标体系，并在传统AHP法配置TagSpam过滤指标权值基础上，针对评价结果构建了TagSpam过滤指标概念格。通过基于概念格的关联规则的挖掘对TagSpam过滤指标的权值配置进行验证，并根据验证结果动态调整相关指标的权值，从而实现TagSpam过滤中指标权重的动态合理配置。对构建科学客观的Folksonomy中TagSpam过滤指标权值配置方案进行了探索。 展开更多
关键词 概念格 FOLKSONOMY 垃圾标签 权值配置
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垃圾标签的抵御方法研究
4
作者 王永刚 严寒冰 +2 位作者 许俊峰 胡建斌 陈钟 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期2029-2043,共15页
作为现实中倍受欢迎的网络应用之一,标签系统很容易成为恶意攻击者的目标.在标签系统中,恶意用户常出于特殊目的对系统中的资源标注与其内容不相关的垃圾标签,从而误导普通用户对这些资源的查找和分享.已有工作表明,垃圾标签的抵御效果... 作为现实中倍受欢迎的网络应用之一,标签系统很容易成为恶意攻击者的目标.在标签系统中,恶意用户常出于特殊目的对系统中的资源标注与其内容不相关的垃圾标签,从而误导普通用户对这些资源的查找和分享.已有工作表明,垃圾标签的抵御效果会直接影响到标签系统的服务质量.基于此背景,通过调研归纳已有文献,从垃圾标签攻击的形式化描述出发,全面总结并抽象出垃圾标签现有的3类抵御方法:基于检测的方法、基于降级的方法和基于预防的方法.对每一类方法,进一步总结和归纳具体的实现算法,并对算法的执行效率和可用性等优缺点进行分析.通过对垃圾标签现有抵御方法的阐述,旨在帮助读者了解该研究领域的现状,并对新的垃圾标签抵御机制的提出有所启发. 展开更多
关键词 标签系统 垃圾标签 抵御方法 标签服务 社会网络
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核K均值聚类改进神经网络垃圾标签检测模型 被引量：1
5
作者 王洪斌 孙婧 《科技通报》 北大核心 2014年第2期185-187,共3页
为了提高垃圾标签检测精度,提出一种核K均值聚类和改进神经网络相融合的垃圾标签检测模型。首先核K均值聚类算法提抽取垃圾标签的特征向量,然后将特征向量集输入到BP神经网络进行训练,并采用混沌粒子群算法对BP神经网络的参数进行优化,... 为了提高垃圾标签检测精度,提出一种核K均值聚类和改进神经网络相融合的垃圾标签检测模型。首先核K均值聚类算法提抽取垃圾标签的特征向量,然后将特征向量集输入到BP神经网络进行训练,并采用混沌粒子群算法对BP神经网络的参数进行优化,最后建立垃圾标签检测模型,并通过仿真实验对模型性能测试。结果表明,该垃圾标签检测算法模型不仅提高了垃圾标签识别率,训练时间大幅度减少,垃圾标签检测效率得到提高,可以较好满足垃圾标签实时、在线检测要求。 展开更多
关键词 垃圾标签 神经网络 核K均值聚类算法 检测模型
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基于协作式标注图像数据的垃圾标签检测方法 被引量：1
6
作者 王琪 杜娟 +1 位作者 程彬 徐国清 《计算机与现代化》 2015年第6期41-45,共5页
由于用户标签的不准确和语义模糊使得协作式标注图像检索正确率低,而现有垃圾标签过滤方法往往关注标签本身,忽略了协作式标签与图像的关联性。本文在分析协作式标注图像视觉内容与标签的关联性的基础上,提出一种基于协作式标注图像视... 由于用户标签的不准确和语义模糊使得协作式标注图像检索正确率低,而现有垃圾标签过滤方法往往关注标签本身,忽略了协作式标签与图像的关联性。本文在分析协作式标注图像视觉内容与标签的关联性的基础上,提出一种基于协作式标注图像视觉内容的垃圾标签检测方法。该方法分析同一标签下图像视觉内容,设计不同的核函数用于颜色和SIFT(Scale-invariant feature transform)特征子集,同时将2种低维特征映射到高维多模特征空间形成混合核函数,对同一标签下的图像进行基于混合核的最大最小距离聚类,少数群体的标签说明与图像内容关联性小则为用户标注错误的标签,从而检测垃圾标签。实验结果表明,该方法能够提高协作式图像垃圾标签检测的正确性。 展开更多
关键词 高斯核 混合核 最大最小聚类 协作式标注 垃圾标签
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垃圾标签
7
作者 房泽宇 《科学24小时》 2022年第2期39-43,共5页
在我看来电子标签应是大自然的一部分,虽然只是张小五边形的虚拟投影,但它意义重大。比如我刚用电眼给那只伏在树上鸣叫的蝉标注了"盛夏"二字,虽尽管只是投影,但它此时因拥有了标签而随之拥有了身份。说回这张田园饼,如果不... 在我看来电子标签应是大自然的一部分,虽然只是张小五边形的虚拟投影,但它意义重大。比如我刚用电眼给那只伏在树上鸣叫的蝉标注了"盛夏"二字,虽尽管只是投影,但它此时因拥有了标签而随之拥有了身份。说回这张田园饼,如果不是兰可可刚打上标签,谁又会知道这乡间小路上还能遇到这家美味饼店呢?但饼店老板就是不买账。 展开更多
关键词 电子标签 乡间小路 投影 垃圾标签 五边形 虚拟
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用KPCA-SVM的方法检测垃圾标签的研究
8
作者 习扬 苏一丹 覃希 《计算机技术与发展》 2014年第5期65-69,共5页
高维数据中进行各种处理时所需样本数量会成指数级增加,同时样本间距离的价值也逐渐减小,将导致维数灾问题。文本标签数据通常会面临数据维数过高的问题,会影响用户对垃圾标签的检测。文中借助支持向量机的数学模型构建出针对Folksonom... 高维数据中进行各种处理时所需样本数量会成指数级增加,同时样本间距离的价值也逐渐减小,将导致维数灾问题。文本标签数据通常会面临数据维数过高的问题,会影响用户对垃圾标签的检测。文中借助支持向量机的数学模型构建出针对Folksonomy的大规模垃圾标签检测模型。为了减少检测垃圾标签时维数过高的影响,在核主成分分析理论的启发下,将数据降维思想引入数据约简领域,提出基于核主成分分析法的大规模SVM数据集约简模型。最终实例化形成一种新的垃圾标签检测方法,即基于核主成分分析支持向量机(KPCA-SVM)的大规模垃圾标签检测模型。该模型在垃圾标签检测中可以在不影响数据特征的前提下,缩短模型的测试时间且检测性能良好。 展开更多
关键词 数据降维 核主成分分析法 支持向量机 垃圾标签
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改进的LSSVM算法在垃圾标签检测上的应用
9
作者 杨晓雷 杨清琳 杜英俊 《山东工业技术》 2015年第8期132-133,共2页
为了解决Folksonomy存在垃圾标签的问题,提出垃圾标签检测模型。利用向量空间模型表征用户特征,再用支持向量机将Folksonomy用户二分类。通过检测出隐藏在正常用户群体中的垃圾投放人,以此减少垃圾标签数量。垃圾标签数据集具有数量大,... 为了解决Folksonomy存在垃圾标签的问题,提出垃圾标签检测模型。利用向量空间模型表征用户特征,再用支持向量机将Folksonomy用户二分类。通过检测出隐藏在正常用户群体中的垃圾投放人,以此减少垃圾标签数量。垃圾标签数据集具有数量大,纬度高的特点。面对传统svm算法处理高维大规模数据集上过于复杂,存在速度和精度的瓶颈的问题,笔者曾经提出用lssvm算法进行垃圾标签检测处理,取得一定的效果。但是,lssvm算法本身也存在稀疏性以及处理重要数据点不敏感的问题,所以针对这点,提出了用剪切法进行解决,通过实验表明,改进的LSSVM提高了建模的精度,而稀疏化的处理虽然对精度有一定影响,但大大减少了训练数据量,从而有效减轻了计算负担,使快速性得到了保障。 展开更多
关键词 垃圾标签 FOLKSONOMY LSSVM 剪切法
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用核K-means聚类和半定规划SVM实现垃圾标签检测
10
作者 覃华 丁立朵 +1 位作者 符丽锦 覃希 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第4期1179-1182,1186,共5页
提出使用核K-means聚类算法从样本集中抽取特征向量集来训练SVM,达到减少SVM规模的目的。SVM核函数的选择会影响SVM模型的分类效果,提出将多个非线性映射能力不同的核函数进行线性组合,在特征训练集上构造出组合SVM的半定规划模型,用内... 提出使用核K-means聚类算法从样本集中抽取特征向量集来训练SVM,达到减少SVM规模的目的。SVM核函数的选择会影响SVM模型的分类效果,提出将多个非线性映射能力不同的核函数进行线性组合,在特征训练集上构造出组合SVM的半定规划模型,用内点法求解出最优组合系数,得到非线性映射能力更强的半定规划SVM,并用做垃圾标签检测。在UCI数据集上与双层减样支持向量机方法进行比较,实验结果表明,新的垃圾标签检测法提高了识别率,并大幅度减少了训练时间。 展开更多
关键词 垃圾标签识别 支持向量机 多核函数组合 半定规划
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