情感分类器结合Norton模型预测汽车销量

• 作者: 顾洪建 张帆 万甜甜 张衡
• 来源期刊: 时代汽车
• 关键词: 词图 维特比 情感指数 朴素贝叶斯 Norton模型 最小二乘法
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 汽车后市场
• 页码范围: 165-167
• 页数: 3页
• 语种: 中文

摘要

为了在"互联网+大数据+人工智能+区块链+物联网"高度信息化的社会精准预测汽车销量,本文首先利用词图、维特比等算法对汽车评价内容进行分词操作来获取关键词语;其次利用朴素贝叶斯分类器的方法对分词的结果进行计算,获得每条评论内容的情感指数;再次利用Norton模型的三代产品模型结合情感指数来组成拟合模型,同时利用最小二乘原理估计拟合模型的参数;最后利用估计的参数结合某款汽车的评论数据以及每个季度的汽车销量来验证模型,验证结果的准确性高达91.29％.基于此模型,企业可进行车型的销量预测,为合理规划生产和战略布局提供参考和依据.