中文社会媒体环境下半监督学习的汽车缺陷识别方法

发布时间：2017-06-02 22:06

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【摘要】：随着国内汽车产业的不断发展以及社会媒体的普及,从社会媒体中获取用户反映的汽车缺陷的重要性日益凸显。本文针对现有汽车缺陷发现研究中存在的分类过程需要大量人工标注,以及根据产品部件对缺陷内容进行分类不完全适用等问题,构建了基于中文社会媒体的汽车缺陷识别框架及汽车缺陷特征集,研究了利用Tritraining半监督学习算法进行汽车产品缺陷分类的方法以及利用LDA进行汽车产品缺陷主题建模的方法,并进行了相关实验。实验结果表明,本文所提出的方法能够有效地识别出中文社会媒体中的汽车缺陷,并在效率和精准度上都有较好的表现。
【作者单位】： 合肥工业大学管理学院;过程优化与智能决策教育部重点实验室;滁州学院计算机与信息工程学院;
【关键词】： 汽车缺陷 中文社会媒体 半监督学习 主题模型
【基金】：国家自然科学基金重点资助项目(7133100) 教育部博士点基金资助项目(2012JYBS0848) 教育部人文社会科学基金资助项目(13YJA630037)
【分类号】：F426.471
【正文快照】： 近年来,中国汽车工业蓬勃发展。根据中国汽车工业协会的统计,2013年中国汽车产销量双双突破2000万辆,继续位列世界第一大汽车产销国。然而,在产销量不断增长的同时,汽车产品的缺陷问题也呈激增态势,我国在2013年内共实施了汽车召回133次,涉及车辆531.1万辆,召回数量同比增长65

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本文编号：416610