宋海霞

作品数：4被引量：41H指数：2
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供职机构：昆明理工大学信息工程与自动化学院更多>>
发文主题：虚假自适应聚类半监督学习基于主题对立更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《南京大学学报（自然科学版）》《山西大学学报（自然科学版）》《昆明理工大学学报（自然科学版）》《计算机科学》更多>>
所获基金：云南省教育厅科学研究基金国家自然科学基金教育部留学回国人员科研启动基金云南省自然科学基金更多>>
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基于半监督主动学习的虚假评论检测被引量：2
《昆明理工大学学报（自然科学版）》2015年第5期59-65,共7页宋海霞 严馨 余正涛 石林宾 郭剑毅 
国家自然科学基金项目(61175068;61462055);云南省自然科学基金重点项目(2013FA030);云南省软件工程重点实验室开放基金(2011SE14);教育部回国人员基金;云南省教育厅基金重大专项资助
基于有监督的虚假评论检测方法受限于标注语料的规模,为了更好地利用未标注评论数据来提高分类器的正确率和泛化能力,本文提出一种基于半监督主动学习的虚假评论检测方法.首先,定义并提取评论内容特征以及评论者行为特征,结合这两类特...
关键词：虚假评论 半监督学习 主动学习 TRI-TRAINING 
基于半监督图聚类的项目主题模型构建方法被引量：1
《计算机科学》2015年第5期119-123,共5页石林宾 余正涛 严馨 宋海霞 洪旭东 
国家自然科学基金(61175068);国家中小企业创新基金(11C26215305905);云南省教育厅基金重大专项项目资助
项目文档主题表征的好坏直接影响后续评审专家的推荐效果。为有效利用项目文档片段之间的关联关系进行项目主题分析,提出一种基于半监督图聚类的项目主题模型构建方法。该方法首先分析项目文档的结构特点,提取项目名称、项目关键字等能...
关键词：主题模型 半监督图聚类 关联关系特征 评审专家推荐 
基于主题-对立情感依赖模型的虚假评论检测方法被引量：8
《山西大学学报（自然科学版）》2015年第1期31-38,共8页汪建成 严馨 余正涛 宋海霞 石林宾 
国家自然科学基金(No.61175068;61462055);云南省自然科学基金重点项目(No.2013FA030);云南省软件工程重点实验室开放基金(No.2011SE14);教育部回国人员基金;云南省教育厅基金重大专项资助
根据评论内容的特性,提出了一种基于主题-对立情感依赖模型(topic-opposite sentiment dependency model,TOSDM)的虚假评论检测方法。首先构建TOSDM模型,利用该模型提取评论的主题信息以及主题对应的情感信息;然后结合评论的主题以及情...
关键词：评论内容 虚假评论 评论挖掘 主题-对立情感依赖模型(TOSDM) 
基于自适应聚类的虚假评论检测被引量：33
《南京大学学报（自然科学版）》2013年第4期433-438,共6页宋海霞 严馨 余正涛 石林宾 苏斐 
国家自然科学基金(61175068);云南省教育厅基金重大专项项目;教育部回国留学人员启动基金
借助评论者的行为特性,提出一种基于评论者行为特征的自适应聚类的虚假评论检测方法.首先,根据评论数据定义自身基本特征以及与其他评论之间的关联性特征,并对每维特征进行归一化处理;其次,根据每一条评论的特征构建聚类矩阵,利用F统计...
关键词：虚假评论 自适应聚类 异常簇 F统计量 
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