随机森林数据情感挖掘方法分析

• 作者: 滕文骏
• 来源期刊: 通讯世界
• 学科: 医学
• 关键词: 情感分析 随机森林算法 可视化
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 通信设计与应用
• 页码范围: 7-9
• 页数: 3页
• 分类号: R181
• 字数: 3414字
• 语种: 中文

摘要

随着互联网技术的发展,社交网络发展方兴未艾,人们在诸如博客、论坛、微博上产生了大量言论,这些言论既有对生活的分享,也有对热门事件的评述.这些评论信息中含有人们对于某种事物或者事件的态度.对社交网络数据进行情感挖掘对于分析舆论具有十分重要的意义.本文针对2016年没过大选期间Twitter上的社交数据进行情感挖掘,判断用户对总统府候选人特朗普和希拉里的态度.本文使用了随机森林数据挖掘算法进行情感分类,使用了Spark MLlib机器学习包,并使用python Basemap包对结果进行了可视化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	滕文骏		2	0	0.0	0.0