基于多特征的垃圾微博检测方法

随着微博平台的快速发展,垃圾信息检测与过滤也面临着巨大的考验,实时精确地识别垃圾信息对于提高用户的体验以及微博平台的可持续发展意义重大.本文根据新浪微博的真实数据,提出了一种基于多特征的垃圾微博检测方法.首先,提取微博的显式特征（用户特征、内容特征）;然后利用文档主题生成模型（LDA）提取微博中的隐含主题特征;最后根据所提取的微博特征利用支持向量机（SVM）构建分类器.实验结果表明,该方法相比于现有方法在准确率和F1值方面都有一定的提升.     

随机森林算法在小麦育种辅助评价中的应用

为了提高育种领域选种的准确率同时缩短品种培育年限,利用改进的随机森林算法根据小麦育种历史数据构建评价模型. 在训练分类器之前,利用改进的SMOTE算法来改善训练样本集中的非平衡现象;在基分类器训练完成后,测试单个分类器的性能并剔除性能较差的基分类器,实现随机森林中基分类器的筛选. 实验结果表明,文中提出的算法在小麦种质评价方面取得了不错的效果,可以辅助育种工作者进行品种选育.