JOURNAL OF LIGHT INDUSTRY

CN 41-1437/TS  ISSN 2096-1553

一种具有分类细化功能的垃圾语言识别方法

李小娇,马吉明,张向梅

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李小娇, 马吉明, 张向梅. 一种具有分类细化功能的垃圾语言识别方法[J]. 轻工学报, 2014, 29(1): 94-97,108. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2014.01.020
引用本文:李小娇, 马吉明, 张向梅. 一种具有分类细化功能的垃圾语言识别方法[J]. 轻工学报, 2014, 29(1): 94-97,108.doi:10.3969/j.issn.2095-476X.2014.01.020
LI Xiao-jiao, MA Ji-ming and ZHANG Xiang-mei. A SPIT recognition method with refined classification[J]. Journal of Light Industry, 2014, 29(1): 94-97,108. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2014.01.020
Citation:LI Xiao-jiao, MA Ji-ming and ZHANG Xiang-mei. A SPIT recognition method with refined classification[J]. Journal of Light Industry, 2014, 29(1): 94-97,108.doi:10.3969/j.issn.2095-476X.2014.01.020

一种具有分类细化功能的垃圾语言识别方法

  • 中图分类号:TP399

A SPIT recognition method with refined classification

  • Received Date:2012-11-29
    Available Online:2014-01-15

    CLC number:TP399

  • 摘要:为了筛选出散播垃圾语音的用户,建立了一种采用基于加权k-means和支持向量机的垃圾语言识别方法.该方法依据用户的历史通信活动建立通信行为网络模型,用加权的k-means算法对用户进行半监督聚类,然后从每个类中均匀选取部分用户数据作为训练集,采用支持向量机获得训练模型用以预测剩余用户数据.实验结果表明,该方法的用户分类更细化,并具备预测功能,有一定的机器学习能力,可用于大客户发现及关联客户发现和业务推荐等.
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  • 收稿日期:2012-11-29
  • 刊出日期:2014-01-15
    通讯作者:陈斌, bchen63@163.com
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      沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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    李小娇, 马吉明, 张向梅. 一种具有分类细化功能的垃圾语言识别方法[J]. 轻工学报, 2014, 29(1): 94-97,108. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2014.01.020
    引用本文:李小娇, 马吉明, 张向梅. 一种具有分类细化功能的垃圾语言识别方法[J]. 轻工学报, 2014, 29(1): 94-97,108.doi:10.3969/j.issn.2095-476X.2014.01.020
    LI Xiao-jiao, MA Ji-ming and ZHANG Xiang-mei. A SPIT recognition method with refined classification[J]. Journal of Light Industry, 2014, 29(1): 94-97,108. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2014.01.020
    Citation:LI Xiao-jiao, MA Ji-ming and ZHANG Xiang-mei. A SPIT recognition method with refined classification[J]. Journal of Light Industry, 2014, 29(1): 94-97,108.doi:10.3969/j.issn.2095-476X.2014.01.020

    一种具有分类细化功能的垃圾语言识别方法

    • 郑州轻工业学院 计算机与通信工程学院, 河南 郑州 450001

    摘要:为了筛选出散播垃圾语音的用户,建立了一种采用基于加权k-means和支持向量机的垃圾语言识别方法.该方法依据用户的历史通信活动建立通信行为网络模型,用加权的k-means算法对用户进行半监督聚类,然后从每个类中均匀选取部分用户数据作为训练集,采用支持向量机获得训练模型用以预测剩余用户数据.实验结果表明,该方法的用户分类更细化,并具备预测功能,有一定的机器学习能力,可用于大客户发现及关联客户发现和业务推荐等.

    English Abstract

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