基于非完备信息系统的评价对象情感聚类

• 作者: 吕云云 尹学倩 张杰 李茹 王素格
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 非完备信息系统 评价对象 本体 特征降维 聚类
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 页码范围: 98-102,108
• 分类号: TP391
• 字数: 6074字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2012.04.013

摘要

该文利用领域本体对产品评论文本中的评价对象进行抽取和整合,在此基础上,建立产品性能的非完备信息系统,将特征的情感倾向富于特征的权重计算之中.对非完备信息系统,给出了基于差别矩阵的启发式特征约简方法,通过特征降维处理,达到了减少特征的冗余度和数据稀疏性的目的.对降维后的非完备信息系统采用KMeans聚类算法,实现了评价对象情感聚类.为了验证该文提出方法的有效性,在真实汽车评论文本数据上进行实验,实验结果表明,在对特征进行一定程度的降维后,仍表现出较好的聚类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李茹	山西大学计算机与信息技术学院	99	683	13.0	21.0
5	王素格	山西大学计算机与信息技术学院	88	812	14.0	25.0
9	尹学倩	山西大学数学科学学院	2	6	1.0	2.0
10	张杰	山西大学数学科学学院	8	8	2.0	2.0
11	吕云云	山西大学计算机与信息技术学院	2	20	2.0	2.0