本文選題：在線負面口碑 + 支持向量機　； 參考：《統(tǒng)計與決策》2017年22期

【摘要】：針對在線負面口碑處理特點,文章基于支持向量機理論提出了領域知識水平、情感狀態(tài)和互動程度三種特征維度的專家用戶識別方法以幫助企業(yè)處理在線負面口碑。應用向量空間模型計算用戶領域知識水平,通過情感詞典計算用戶情感狀態(tài),并引入互動程度特征,以此構建支持向量機分類模型,實現(xiàn)專家識別。實驗表明混合特征分類模型可以顯著提高在線負面口碑處理專家識別的準確率和總體效果,驗證了該方法的有效性。
[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.
【作者單位】： 華中科技大學管理學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71371081) 教育部博士點(博導類)基金資助項目(20130142110044)
【分類號】：F274;F713.55;F724.6

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本文編號：1945692