电信大数据文本挖掘算法及应用

发布时间：2018-03-21 09:53

  本文选题：电信　切入点：大数据　出处：《计算机科学》2017年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：电信大数据中包含了大量的非结构化文本数据,无法通过常规的方法进行信息挖掘,在此情况下文本挖掘可以更好地实现对文本数据的分析挖掘。提出了基于文本的新词识别算法和命名实体识别算法,从而有效地分析用户投诉文本内容并判断其所属类别,并且从用户上网文本信息中识别出其终端型号,为电信行业提供更好的用户支撑和用户体验。最后,对模型的实际应用表明,所提方法对电信投诉文本数据的识别是高效的。
[Abstract]:The telecom big data contains a large amount of unstructured text data, so it is impossible to mine information by conventional methods. In this case, text mining can better realize the analysis and mining of text data. The text based new word recognition algorithm and named entity recognition algorithm are proposed, which can effectively analyze the content of user complaint text and judge its category. Finally, the practical application of the model shows that the proposed method is efficient for the identification of telecom complaint text data.
【作者单位】： 武汉大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金(61373040,61572370)资助
【分类号】：TP391.1

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本文编号：1643341