基于XGBoost算法的电商评论文本情感识别模型

• 作者: 周亦鹏 梁勋鸽 苏兵杰
• 来源期刊: 物联网技术
• 关键词: 电子商务 用户评论 XGBoost算法 情感识别
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 智能处理与应用
• 页码范围: 54-57
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 语种: 中文
• DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2018.01.015

摘要

由于电子商务网站上商品评论数量激增,对商品评论信息进行数据挖掘和情感分析显得尤为重要.文中立足于电子商务平台上生鲜产品的评论文本,将情感识别问题抽象为分类问题,结合TF-IDF和卡方检验方法提取文本特征,利用XGBoost算法训练分类器建立商品评论文本的情感识别模型,将海量的商品评论数据转换为人们需要的信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周亦鹏	北京工商大学计算机与信息工程学院	24	68	5.0	7.0
2	苏兵杰	北京工商大学计算机与信息工程学院	2	8	1.0	2.0
3	梁勋鸽	北京工商大学计算机与信息工程学院	1	8	1.0	1.0