基于支持向量机的在线负面口碑处理专家识别方法

发布时间：2018-05-28 06:37

  本文选题：在线负面口碑 + 支持向量机　； 参考：《统计与决策》2017年22期

【摘要】：针对在线负面口碑处理特点,文章基于支持向量机理论提出了领域知识水平、情感状态和互动程度三种特征维度的专家用户识别方法以帮助企业处理在线负面口碑。应用向量空间模型计算用户领域知识水平,通过情感词典计算用户情感状态,并引入互动程度特征,以此构建支持向量机分类模型,实现专家识别。实验表明混合特征分类模型可以显著提高在线负面口碑处理专家识别的准确率和总体效果,验证了该方法的有效性。
[Abstract]:According to the characteristics of online negative word of mouth processing, this paper proposes an expert user identification method based on the support vector machine (SVM) theory, which is based on three dimensions of domain knowledge level, emotional state and interaction degree, to help enterprises deal with online negative word of mouth. Using vector space model to calculate user domain knowledge level and emotion dictionary to calculate user emotion state and introducing interactive degree feature to construct support vector machine classification model to realize expert recognition. Experiments show that the hybrid feature classification model can significantly improve the accuracy and overall effect of online negative word-of-mouth processing expert recognition, and verify the effectiveness of the method.
【作者单位】： 华中科技大学管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71371081) 教育部博士点(博导类)基金资助项目(20130142110044)
【分类号】：F274;F713.55;F724.6

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本文编号：1945692