本文關(guān)鍵詞：基于多特征提取的中文微博輿情分類研究

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【摘要】：對(duì)微博情感分類,及時(shí)掌握微博上發(fā)布信息狀態(tài)是網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控的重要研究?jī)?nèi)容。為能有效提取微博樣本的特征,結(jié)合微博書寫時(shí)口語(yǔ)化、時(shí)代化、含表情等特點(diǎn),提出基于改進(jìn)N-Gram的微博的多特征項(xiàng)提取算法,并給出基于聚類的KNN分類模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的算法能夠有效提高微博輿情分類性能。
【作者單位】： 福建警察學(xué)院偵查系;
【關(guān)鍵詞】： 多特征 微博輿情 特征選擇 KNN
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61472329) 福建省教育廳基金(JAT160561) 福建警察學(xué)院院級(jí)課題(YJ1411)
【分類號(hào)】：TP391.1
【正文快照】： 0引言隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和移動(dòng)通信技術(shù)的快速發(fā)展,微博作為一種新的社交方式具有傳播速度快、交互性強(qiáng)、發(fā)布方便等特點(diǎn)而深受廣大網(wǎng)民歡迎。然而,微博在便于人們獲取信息的同時(shí),也為負(fù)面信息的快速傳播提供了便利條件。在現(xiàn)實(shí)生活中,群體性事件發(fā)生時(shí)有些惡意分子往往會(huì)在微博

【相似文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 周瑞;基于支持向量機(jī)特征選擇的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題分析[D];華南理工大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：1063648