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基于文本分类的在线社交网络用户留言过滤研究

摘要

今天，人们之间最好的交流方式之一是使用在线社交网络，他们可以在上面分享信息。因此，使用在线社交网络(OSN)的用户需要控制张贴在他们的墙壁上的不想要的消息，并避免在用户的私人空间显示不想要的内容。OSN对用户需求的支持很少。为此，我们提出了一个系统，该系统允许OSN用户直接控制张贴在用户墙上的消息。这是通过一个灵活的基于规则的系统来实现的，在这个系统中，用户可以自定义应用到他们的墙壁上的过滤标准，以及一个基于机器学习(ML)的软分类和短文本分类，自动生成成员标签，支持基于内容的不需要消息的过滤。

Akshay Bagal, Shriniwas Gadage

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