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邱建晴

doi:10.6342/NTU201602340

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AND、OR、NOT	布尔逻辑组合关键字，用来扩大或缩小查询范围的技巧。 (1) AND ：缩小查询范围 (2) OR ：扩大查询范围(3) NOT：排除不相关的范围

DOI 是数位物件识别码（ D igital O bject I dentifier ）的简称，
为物件在网路上的唯一识别码，可用于永久连结并引用目标物件。

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每个DOI号前面加上「 http://dx.doi.org/ 」便成为永久网址。
如以DOI号为 10.5297/ser.1201.002 的文献为例，此文献的永久连结便是： http://dx.doi.org/ 10.5297/ser.1201.002 。
日后不论出版单位如何更动此文献位置，永久连结所指向的位置皆会即时更新，不再错失重要的研究。

引用含有DOI的文献

有DOI的文献在引用时皆应同时引用DOI。若使用APA、Chicago以外未规范DOI的引用格式，可引用DOI永久连结。

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以卷积神经网路分析部落格社群网站垃圾文章

Spam Filtering on Social Media Posts Using Convolutional Neural Networks

邱建晴 , 硕士　　导师：丁肇隆;张瑞益　　

繁体中文 DOI： 10.6342/NTU201602340

社群网站；垃圾文章侦测；卷积神经网路；深度学习； Social network ； Spam detection ； Convolutional neural network ； Deep learning

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摘要 │ 参考文献 (39) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

This thesis proposes a blog spam filtering system, the convolutional neural network (CNN), which aims at filtering the blog posts on Pixnet. The articles that are filtered by the system mentioned in the thesis not only permits readers to have a more excellent reading experience, but also allows researchers to have a more purified traditional Chinese corpus as their resource data.

CNN is trained on Pixnet blog dataset by pre-trained word vectors for spam/non-spam classification. The score output of CNN can be considered as an index of spam level, which offers further gains in performance than statistical classification methods (error rate of 8.8% versus 13.7%). CNN configuration for training a traditional Chinese text classifier is reported in detail.

One observation in our experimental results is that the feature extracted by each filter in convolutional layer, is highly relevant to important keywords in the articles. On the other hand, the descriptors extracted from our CNN achieved an acceptable performance in another text classification task. The result is better than both roughly-tuned CNN and bag-of-words method.

参考文献 ( 39 ) 〈TOP〉

[8] K. Fukushima. Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mech- anism of pattern recognition unaffected by shift in position. Biological cybernetics, 36(4):193–202, 1980.
连结：
[11]D.H.Hubel and T.N.Wiesel. Receptive fields and functional architecture of monkey striate cortex. The Journal of physiology, 195(1):215–243, 1968.
连结：
[13] Y. Kim. Convolutional neural networks for sentence classification. arXiv preprint arXiv:1408.5882, 2014.
连结：
[15] P. Kolari, A. Java, T. Finin, T. Oates, and A. Joshi. Detecting spam blogs: A machine learning approach. In Proceedings of the National Conference on Artificial Intelli- gence, volume 21, page 1351. Menlo Park, CA; Cambridge, MA; London; AAAI Press; MIT Press; 1999, 2006.
连结：
[16] A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton. Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In Advances in neural information processing sys- tems, pages 1097–1105, 2012.
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DOI可强化引用精确性、增强学术圈连结，并给予使用者跨平台的良好使用经验，目前在全世界已有超过五千万个对象申请DOI。 如想对DOI的使用与概念有进一步了解，请参考 （ ） 。

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