在线用户评论的主题发现研究

摘要：

在线用户评论是电子商务网站中的一个重要板块,找出在线用户评论的关注点有利于网站、商家及时有效地查看用户的反馈信息.本文在对在线用户评论进行分词的基础上,分别使用拉普拉斯评分(LS,Laplacian Score)及信息增益(IG,Information Gain)对所得到的分词结果进行文本主题挖掘,并使用支持向量机(SVM,Support Vector Machine)进行分类精度的检验.实证结果表明,主题选择的结果是有效的,分类的效果与选择的关键词个数和核函数有关.

关键词：中文分词、主题发现、拉普拉斯评分、信息增益、支持向量机

所属期刊栏目：35

分类号：TP3;TN9

资助基金：2013年度国家社会科学基金项目“基于大数据技术的微博问政话题挖掘研究”13BTJ005

在线出版日期：2015-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：63-69