基于贝叶斯分类的大学生关注热点事件微博文本分类方法研究

• 作者: 冯晴 张晓宇 殷复莲 王思佳
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯分类 文本分类 文本分词 概率估测 大学生 热点事件
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 112-114
• 页数: 3页
• 分类号: TP319
• 字数: 3965字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.161251

摘要

针对互联网,尤其是微博平台中大学生用户的海量文本,应用贝叶斯网络分类器对微博评论进行分类.基于贝叶斯,通过先验概率和似然度求出后验概率的原理,针对具体事件选择不同的训练集和调整特征词库,得到大学生对热点事件关注相较于整体网民更加理性、冷静的结论,可为研究大学生心理健康及大学生舆情提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	殷复莲	中国传媒大学信息工程学院	24	53	4.0	6.0
2	张晓宇	中国传媒大学信息工程学院	2	0	0.0	0.0
3	冯晴	中国传媒大学信息工程学院	2	0	0.0	0.0
4	王思佳	中国传媒大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0