基于TF-IDF算法和LDA主题模型数据挖掘技术在电力客户抱怨文本中的应用

• 作者: 张伟彬 李锐
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 文本挖掘 客户抱怨 TF-IDF算法 LDA主题模型
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 46-50
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 4087字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7241.2018.11.011

摘要

随着大数据时代的到来,数据挖掘涉及的领域愈发广泛,语意丰富的非结构化文本中的价值也越发增加,文本挖掘技术显得尤为重要,客户抱怨的文本数据成为审视自己产品与服务的关键所在.本文对文本挖掘技术进行梳理,采用TF-IDF算法有效处理词频信息,并将词频信息通过LDA主题模型有效的分类,采用电力客户抱怨文本数据库,得到了有意义的结果.最后通过实验验证了理论的可行性,实验结果表明,基于TF-IDF算法和LDA主题模型挖掘技术在电力客户抱怨文本中能够有效的呈现客户抱怨的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李锐		22	40	4.0	5.0
2	张伟彬	华南理工大学电子信息学院	1	6	1.0	1.0