基于K-F方法的微博博主特征分类与判别研究

摘要：

网络信息挖掘是当前研究热点,本文基于数据挖掘理论,以新浪博主微博内容为数据支撑,对微博内容进行文本信息挖掘,将中文文本转化为数字化数据,并利用Kolmogorov Filter方法进行变量筛选的数据降维操作.最后建立了决策树模型和神经网络模型并进行了模型的求解,得到了分类准确度较高的模型.将其运用到其他博主中,发现预测准确度较高,应用效果较好,值得深入研究和推广.

关键词：数据降维、Kolmogorov、Filter方法、决策树、神经网络

所属期刊栏目：15

分类号：O212.4(概率论与数理统计)

资助基金：江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目201610300041

在线出版日期：2019-01-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：140-141