技术总结
本发明公开了一种基于半监督学习的社交网络垃圾用户过滤方法，将协同训练算法应用于社交网络垃圾用户检测。现有对社交网络中的海量信息进行的分类大多利用监督学习算法，该算法都是基于已标注数据建立的分类模型，但因社交信息规模庞大，标注数据所需人工成本巨大，且解决社交网络用户数据标注的方法不多。提出一种方法，借鉴协同训练算法，将多视图、多分类器运用到大量无标注或有少量标注的社交网络数据中，使不同视图上的分类器相互学习，实现数据标注的目的。
技术研发人员：徐光侠;赵竞腾;齐锦;刘宴兵;黄德玲;赵璐;李培真;代皓;张令浩
受保护的技术使用者：重庆邮电大学
文档号码：201610614458
技术研发日：2016.07.29
技术公布日：2017.01.04