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改进的组合优化决策树谣言判别方法研究
被引量:
10
1
作者
罗嗣卿
王佳玉
李冰珂
《计算机仿真》
北大核心
2018年第2期219-223,共5页
随着互联网承载的信息量逐步增长,如何对网络中的谣言做出准确的识别变得越来越重要,现有谣言判别方法都建立在实验样本和训练样本的数据结构相同的前提下,而现实中谣言数据的属性结构并不完全一致会导致谣言判别模型的准确率受数据属...
随着互联网承载的信息量逐步增长,如何对网络中的谣言做出准确的识别变得越来越重要,现有谣言判别方法都建立在实验样本和训练样本的数据结构相同的前提下,而现实中谣言数据的属性结构并不完全一致会导致谣言判别模型的准确率受数据属性结构的影响较大。针对这个问题,对组合优化决策树算法(CODT)的建树算法做出了相应改进并提出一种E-CODT算法,实验结果表明,在实验样本与训练样本集数据结构不同时,改进后的算法表现出对谣言的判别更高的准确率、普适性以及突出的现实应用价值。
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关键词
组合优化决策树
空
节点
谣言
数据结构
判别模型
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职称材料
题名
改进的组合优化决策树谣言判别方法研究
被引量:
10
1
作者
罗嗣卿
王佳玉
李冰珂
机构
东北林业大学信息与计算机工程学院
出处
《计算机仿真》
北大核心
2018年第2期219-223,共5页
基金
国家自然科学基金项目(71473034)
文摘
随着互联网承载的信息量逐步增长,如何对网络中的谣言做出准确的识别变得越来越重要,现有谣言判别方法都建立在实验样本和训练样本的数据结构相同的前提下,而现实中谣言数据的属性结构并不完全一致会导致谣言判别模型的准确率受数据属性结构的影响较大。针对这个问题,对组合优化决策树算法(CODT)的建树算法做出了相应改进并提出一种E-CODT算法,实验结果表明,在实验样本与训练样本集数据结构不同时,改进后的算法表现出对谣言的判别更高的准确率、普适性以及突出的现实应用价值。
关键词
组合优化决策树
空
节点
谣言
数据结构
判别模型
Keywords
Combinatorial optimization decision tree ( CODT )
Null node
Rumors
Data structure
Discriminant model
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的组合优化决策树谣言判别方法研究
罗嗣卿
王佳玉
李冰珂
《计算机仿真》
北大核心
2018
10
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