基于社交媒体分析的手机缺陷识别

• 作者: 刘树坤 吴剑云 张嵩 樊卫国
• 来源期刊: 计算机集成制造系统
• 学科: 工学
• 关键词: 社交媒体分析 缺陷识别 文本挖掘 手机
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 现代制造服务技术
• 页码范围: 2264-2273
• 页数: 10页
• 分类号: TP399
• 字数: 8127字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13196/j.cims.2016.09.023

摘要

为了从社交媒体中获取用户反映手机产品缺陷的数据信息,在对现有社交媒体分析框架进行改进的基础上,结合不同的平台特征,构建了基于社交媒体分析的手机产品缺陷识别框架;在综合分析比较后采用信息增益作为特征评估函数,利用支持向量机分类方法对社交媒体数据进行情感识别,构建手机产品缺陷语料集;基于主题模型算法对手机产品缺陷进行聚类分析,形成不同的缺陷内容聚类.相关实验研究结果表明,该方法能够有效地识别出中文社交媒体中的手机缺陷,具有较高的准确率和召回率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张嵩	青岛大学商学院	24	282	10.0	16.0
2	吴剑云	青岛大学商学院	8	42	4.0	6.0
3	刘树坤	青岛大学商学院	2	7	1.0	2.0