基于SVM的网络不良信息识别方法
当前用户在互联网中发布的一些文本信息中包含色情、暴力、政治敏感或恶意广告等不良信息,对网络生态环境造成破坏,特别对广大青少年网民的健康成长影响较大.本文提出一种基于SVM的不良信息识别方法,该方法包括文本标记、文本分词、Doc2Vec文本向量化、SVM不良信息分类器训练、SVM不良信息测试5个步骤.实验结果表明该方法能有效识别网络不良信息,为网络不良信息的甄别提供了一种方法参考.
不良信息;SVM;识别;Doc2Vec;Jieba分词
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TP391(计算技术、计算机技术)
广西软科学研究计划;广西研究生教育创新计划项目;广西多源信息挖掘与安全重点实验室开放基金项目;广西大学生创新创业训练计划
2022-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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