本文選題：在線負(fù)面口碑 + 支持向量機(jī)�。� 參考：《統(tǒng)計(jì)與決策》2017年22期

【摘要】：針對在線負(fù)面口碑處理特點(diǎn),文章基于支持向量機(jī)理論提出了領(lǐng)域知識水平、情感狀態(tài)和互動程度三種特征維度的專家用戶識別方法以幫助企業(yè)處理在線負(fù)面口碑。應(yīng)用向量空間模型計(jì)算用戶領(lǐng)域知識水平,通過情感詞典計(jì)算用戶情感狀態(tài),并引入互動程度特征,以此構(gòu)建支持向量機(jī)分類模型,實(shí)現(xiàn)專家識別。實(shí)驗(yàn)表明混合特征分類模型可以顯著提高在線負(fù)面口碑處理專家識別的準(zhǔn)確率和總體效果,驗(yàn)證了該方法的有效性。
[Abstract]:According to the characteristics of online negative word of mouth processing, this paper proposes an expert user identification method based on the support vector machine (SVM) theory, which is based on three dimensions of domain knowledge level, emotional state and interaction degree, to help enterprises deal with online negative word of mouth. Using vector space model to calculate user domain knowledge level and emotion dictionary to calculate user emotion state and introducing interactive degree feature to construct support vector machine classification model to realize expert recognition. Experiments show that the hybrid feature classification model can significantly improve the accuracy and overall effect of online negative word-of-mouth processing expert recognition, and verify the effectiveness of the method.
【作者單位】： 華中科技大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71371081) 教育部博士點(diǎn)(博導(dǎo)類)基金資助項(xiàng)目(20130142110044)
【分類號】：F274;F713.55;F724.6

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本文編號：1945692