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1. 基于关联关系的微博用户可信度分析方法

李付民, 佟玲玲, 杜翠兰, 李扬曦, 张仰森

计算机应用 2017, 37 (3): 654-659. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.03.654

摘要（553）

PDF （972KB）（408）

随着微博研究的深入，对微博用户可信度的评价成为一个研究热点。针对微博用户可信度评价的问题，提出了一种基于关联关系的用户可信度分析方法。以新浪微博为研究对象，首先从用户的资料信息、交互信息和行为信息三个方面出发，分析了用户的7个相关特征，利用层次分析法（AHP），进而得到用户自评价可信度；然后以用户自评价作为基点，以用户关系网络作为载体，结合用户之间潜在的用户互评关系，通过改进PageRank算法，提出了用户可信度评价模型User-Rank，进而，利用关系网络中其他用户对待分析用户的可信度进行综合评价。大规模的微博真实数据的实验表明，所提方法能够取得良好的用户可信度评价效果。

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2. 基于规则与统计的Web突发事件新闻多层次分类

夏华林张仰森

计算机应用 2012, 32 (02): 392-415. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00392

摘要（1139）

PDF （616KB）（513）

为了适应Web新闻以指数趋势增长，传播迅速，且Web突发事件新闻在互联网上散布等特点，同时针对传统文本分类方法准确率和效率低，寻找特定主题的突发事件新闻信息难等问题，提出一种基于规则与统计相结合的Web突发事件新闻多层次自动分类方法。首先提取类别关键词形成规则库，然后利用分类规则将突发事件分成四大类，再用朴素贝叶斯分类方法将各大类突发事件新闻进行细分，从而形成了基于规则与统计的两层分类模型。实验结果表明，该分类方法的准确率和召回率都达到90%以上，分类效率也普遍高于传统的分类方法。

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3. 融合多粒度语言知识与层级信息的中文命名实体识别模型

于右任张仰森蒋玉茹黄改娟

《计算机应用》唯一官方网站 DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023060833
预出版日期: 2023-09-04