基于分类的微博情感分析算法研究及实现

• 作者: 杨艳霞
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯分类 SVM 机器学习 情感分析
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 专栏·Web信息系统及应用
• 页码范围: 197-200,396
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 4064字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2017.02.001

摘要

在当今信息化时代的背景下,微博作为一种社交平台获得了飞速的发展.随着微博信息的大量更新,为了避免用户迷失在信息的海洋里,对微博情感分析研究变得迫切和重要.目前相关研究还处于起步阶段,因此论文从微博信息出发,研究基于贝叶斯分类和SVM分类算法的微博情感挖掘的实现,通过分析实验结果,两种算法在处理速度和处理精度方面对两种算法各有优劣,对微博信息情感分析是有效的,有一定的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨艳霞	武汉科技大学城市学院信息工程学部	23	171	7.0	12.0