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针对网络不良信息过滤中训练样本分布不均衡,负面样本对于训练效果无充分贡献,提出了一种利用正面训练样本建立分类模型,并基于该模型实现网络不良信息过滤的方法.模型通过选择合适的核函数,提高过滤的准确性,实现了基于正面样本的不良信息过滤.
基于一类分类法的不良信息过滤模型
【摘 要】
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针对网络不良信息过滤中训练样本分布不均衡,负面样本对于训练效果无充分贡献,提出了一种利用正面训练样本建立分类模型,并基于该模型实现网络不良信息过滤的方法.模型通过选
【机 构】
：
上海交通大学
【出 处】
：
上海交通大学学报
【发表日期】
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2005年12期
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