基于社会网络的聊天数据噪声过滤

摘要：

聊天室中的聊天数据充斥着大量噪声,极大地降低了话题检测的监控效率.但聊天数据只有对话发出时间这一线索可供直接利用,因此噪声过滤是聊天室监控的一个难题.该文提出一种基于社会网络的聊天数据噪声过滤方法,通过分析聊天数据的时序关系,推断出聊天用户间的社会网络关系,根据社会网络蕴含的用户交流特点判断并过滤出噪声.实验证实了该方法能较准确地过滤出噪声,提高话题识别的准确率.

关键词：社会网络、聊天数据、启发性规则、噪声

所属期刊栏目：34

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60204009;国家重点基础研究发展计划973计划2004CB318109;中科院复杂系统与智能科学重点实验室开放基金20040104

在线出版日期：2008-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：166-168