文本分类方法在网络舆情分析系统中的应用研究

被引：9

作者：

马海兵 ^{[1
]}

毕久阳 ^{[1
]}

郭新顺 ^{[2
]}

机构：

[1] 武警政治学院基层政治工作系

[2] 上海对外经贸大学商务信息学院

来源：

情报科学 | 2015年 / 33卷 / 05期

关键词：

舆情分析; 文本分类; 主题检测与跟踪; 倾向性分析;

D O I：

10.13833/j.cnki.is.2015.05.019

中图分类号：

G206 [传播理论]; G353.1 [情报资料的分析和研究];

学科分类号：

050302 ; 1205 ;

摘要：

针对文本分类技术在网络舆情分析系统中的应用展开研究。介绍了文本分类的基本原理;实现了KNN和SVM两种分类算法;结合实际项目,展示了文本分类方法在网络舆情主题分类、主题检测与跟踪及舆情观点倾向性分析中需要解决的具体问题,给出应用实例。实验结果给出了KNN和SVM分类方法的微平均查准率,表明了这些方法的有效性。

引用

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页数：5

共 6 条

[1] 基于SVM算法的文本分类技术研究 [J].