基于多特征融合的跨域情感分类模型研究

发布时间：2017-08-01 21:15

  本文关键词：基于多特征融合的跨域情感分类模型研究

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【摘要】：[目的 /意义]跨领域情感分类仍是亟需重点研究的问题之一。[方法 /过程]借助情感无关词,通过谱聚类算法构建源领域与目标领域的跨域情感特征词簇,将谱聚类得到的情感词特征与位置特征、关键词特征、词性特征融入逻辑回归分类算法中,实现基于多特征融合的跨领域情感分类算法;并以用户评论数据进行验证。[结果 /结论 ]研究结果表明,CDFF(Cross Domain pulse Four Factor)算法可有效实现跨域用户的情感分类,为跨领域情感分类研究提供借鉴。
【作者单位】： 浙江工商大学管理科学与电子商务学院;浙江工商大学现代商贸研究中心;浙江工商大学管理学院;
【关键词】： 跨域情感分类 多特征融合 谱聚类 迁移学习
【基金】：国家自然科学基金资助项目“电商环境下融入在线社会关系的消费信贷价值度量研究”(项目编号:71571162) 浙江省自然科学基金资助项目“融入物联情境的商业数据流挖掘模型及可靠性研究”(项目编号:LY14F020002)研究成果之一
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 1引言互联网用户的交互行为产生了大量评论数据,如客户购买某商品后的评论、微博用户针对热点话题的评论等。这些交互数据中隐含着用户对某类事物的情感倾向,它对构建用户兴趣模型、产生推荐结果具有重要实践意义。情感分类即根据评论数据将用户情感分为两类:积极和消极,虽然

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本文编号：606227