在线电影评论倾向性分类算法研究

• 作者: 康雪姣 张建刚 彭勤科
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 在线评论 属性约简 垃圾评论过滤 支持向量机 倾向性分类
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 网络、通信、安全
• 页码范围: 91-93,138
• 分类号: TP393.08
• 字数: 4324字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.11.026

摘要

研究网络在线评论的倾向性分类能够及时了解民众对当前事件、热点话题的态度和心理状态,从而为相关领域的决策提供依据.针对网络在线电影评论倾向性分类问题,提出了基于网络词语扩展及属性约简的解决算法,该算法利用相关度测量对垃圾评论进行剔除,针对网络语言自身特点对其属性进行扩展,使用词频和信息增益分两步进行特征选择,构建特征属性进行分类.实验结果表明,使用该算法后,分类准确率等各项指标得到了提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭勤科	西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室	68	773	16.0	25.0
10	张建刚	西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室	1	7	1.0	1.0