电信大数据文本挖掘算法及应用

• 作者: 倪秋芬 汪东升 黄传河 黄晓鹏
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 电信 大数据 文本挖掘 模型识别 用户终端机型
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 232-238
• 页数: 7页
• 分类号: TP392
• 字数: 6664字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.042

摘要

电信大数据中包含了大量的非结构化文本数据,无法通过常规的方法进行信息挖掘,在此情况下文本挖掘可以更好地实现对文本数据的分析挖掘.提出了基于文本的新词识别算法和命名实体识别算法,从而有效地分析用户投诉文本内容并判断其所属类别,并且从用户上网文本信息中识别出其终端型号,为电信行业提供更好的用户支撑和用户体验.最后,对模型的实际应用表明,所提方法对电信投诉文本数据的识别是高效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄传河	武汉大学计算机学院	90	740	14.0	23.0
2	黄晓鹏	武汉大学计算机学院	3	29	3.0	3.0
3	汪东升	武汉大学计算机学院	1	10	1.0	1.0
4	倪秋芬	武汉大学计算机学院	1	10	1.0	1.0