發(fā)布時間：2019-03-13 10:51

【摘要】：近年來，我國頻繁爆出重大的產品質量安全問題，這些問題不僅已經(jīng)嚴重影響消費者的身心健康，甚至會影響社會安定和我國經(jīng)濟的長遠發(fā)展。傳統(tǒng)的質量安全監(jiān)測手段主要是通過產品抽樣檢測、調查問卷、消費者投訴等方式完成，存在效率低下，覆蓋面窄等缺點，難以應對這一日益嚴重的難題。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，網(wǎng)絡已經(jīng)成為人們表達觀點和發(fā)表言論的重要途徑，這其中也包含消費者對產品質量的反饋信息，通過對這些反饋信息進行采集和分析，對質量安全問題的監(jiān)測和預警有巨大的價值。 本文設計并實現(xiàn)了一個分類系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用文本分類技術對互聯(lián)網(wǎng)上的質量安全信息進行自動處理，該系統(tǒng)主要功能包括：1）行業(yè)分類。采用支持向量機算法實現(xiàn)文本多分類器對質量安全信息按照所屬行業(yè)進行分類，從而更好地對數(shù)據(jù)進行組織，便于對數(shù)據(jù)進行管理和查找。2）信息過濾。采用樸素貝葉斯算法實現(xiàn)文本二分類器對質量安全信息進行過濾，將無關的數(shù)據(jù)過濾，對數(shù)據(jù)進行提純，為用戶提供準確的質量安全數(shù)據(jù)。3）風險分類。采用支持向量機算法實現(xiàn)文本多分類器對各個行業(yè)的數(shù)據(jù)進行風險分類，，將質量信息細化到具體的風險類別，便于對產品風險進行監(jiān)測和預警。 本文設計開發(fā)的文本分類系統(tǒng)經(jīng)過測試分析表明，該系統(tǒng)能夠對質量安全網(wǎng)絡信息進行有效的處理，并對其他領域的文本分類系統(tǒng)有借鑒意義。
[Abstract]:In recent years, great problems of product quality and safety have appeared frequently in our country. These problems not only seriously affect the physical and mental health of consumers, but also affect the social stability and the long-term development of our economy. The traditional means of quality and safety monitoring are mainly through product sampling, questionnaire, consumer complaints and other ways, there are low efficiency, narrow coverage and other shortcomings, it is difficult to deal with this increasingly serious problem. With the development of the Internet, the network has become an important way for people to express their views and express their opinions, which also includes the feedback of consumers on the quality of products, and through the collection and analysis of these feedback information, Monitoring and early warning of quality and safety problems are of great value. This paper designs and implements a classification system, which uses text classification technology to automatically process the quality and safety information on the Internet. The main functions of the system are as follows: 1) Industry classification. Support vector machine (SVM) algorithm is used to classify the quality and safety information according to their industries, so as to better organize the data and facilitate the management and search of the data. 2) Information filtering. The naive Bayesian algorithm is used to filter the quality and safety information by the text two classifier. The independent data is filtered and the data is purified to provide users with accurate quality and safety data. 3) risk classification. Using the support vector machine (SVM) algorithm, the text classifier is used to classify the data of various industries, and the quality information is refined to the specific risk category, which is convenient for monitoring and early warning of product risk. The text classification system designed and developed in this paper has been tested and analyzed, which shows that the system can deal with the quality and safety network information effectively, and can be used for reference in other fields of text classification system.
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.08

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本文編號：2439323