技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于强化贝叶斯分类的社交行为检测方法具体为：步骤1)收集中文社交网站言论的文本训练样本集,包括攻击性言论文本及赞赏性言论文本等类别文本,建立社交网站言论的文本训练样本集；步骤2)根据停用词词库对中文社交网站言论的文本训练样本集进行中文分词得到某个中文训练集的词序列vi，i∈{1,2,3,…f}，f为训练样本总数；步骤3)通过TF‑IDF中文分词算法对中文社交网站言论的文本训练样本集中不同行为类别文本的进行特征提取；步骤4)输入特征词序列，使用贝叶斯模型进行学习识别；步骤5)通过强化贝叶斯分类器对分类器进行强化。本发明方法能够更加精确和高效的对人物社交行为进行检测，具有较好的应用前景。
技术研发人员：薛丽;陈志;张怡婷;岳文静;金广华;郑瑶嘉;张姝彦
受保护的技术使用者：南京邮电大学
技术研发日：2018.06.07
技术公布日：2018.11.13