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| 基于中文微博的产品评价分类算法 | |
| 作者单位： | ;1.新疆师范大学教育科学学院 |
| 摘 要： | 在中文微博产品评价分类算法中,由于常规SVM分类器在对少量标记数据的样本进行训练时,泛化能力无法满足要求,无法直接应用于微博文本的数据挖掘中,而传统的半监督TSVM算法的改造是通过对未标记数据增加惩罚函数完成的,这样会产生非凸函数优化问题。因此该文研究一种半监督高斯混合模型核的支持向量机分类算法。使用高斯混合模型对已标记和未标记数据进行训练,求取概率分布。最后通过一个对于i Phone手机的评价实例进行分析,验证了该文研究方法的优势。 |
| 关 键 词： | 微博 产品评价 数据挖掘 支持向量机 半监督学习 |
Product evaluation and classification algorithm based on Chinese micro blog |
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