一种基于领域知识的特征提取算法

• 作者: 余建坤 宋园园
• 来源期刊: 云南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 旅游网络舆情 领域本体 特征抽取 权重
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机科学
• 页码范围: 252-257
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4104字
• 语种: 中文
• DOI: 12.3969/j.issn.1672-8513.2017.03.016

摘要

特征抽取是网络舆情分析中最重要的环节之一,优秀的特征抽取算法能够极大的提高舆情分析的效率和准确率.对旅游网络舆情进行分析和监管,能够及时发现云南旅游中的突发事件,可提供给相关部门以便迅速采取正确的应对方式,对云南的旅游业发展有很大的帮助,分析了传统特征抽取算法正确率低下、运行效率不高等方面的不足,将领域本体知识应用在旅游网络舆情分析的特征抽取算法之中,建立旅游网络舆情领域本体,根据领域本体优化特征抽取计算特征词权重,经过多次大数据量试验验证,优化后的方法显著提高了特征抽取的正确率和运行效率,证明基于领域知识的特征抽取的正确率和运行效率得到很大的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余建坤	云南财经大学信息学院	37	165	7.0	10.0
2	宋园园	云南财经大学信息学院	1	3	1.0	1.0