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基于机器学习算法的社交数据挖掘与用户偏好的建模
被引量:
2
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作者
崔懿心
周燕
《电子技术与软件工程》
2019年第14期174-175,共2页
本文提出了用户时事偏好评估模型。首先利用文本挖掘技术对微博数据进行预处理,再通过九种机器学习算法训练对比得到一个最优的时事类文本分类模型。研究结果显示,线性支持分类机为最优分类算法,基于分类结果的偏好评估模型可以结合传...
本文提出了用户时事偏好评估模型。首先利用文本挖掘技术对微博数据进行预处理,再通过九种机器学习算法训练对比得到一个最优的时事类文本分类模型。研究结果显示,线性支持分类机为最优分类算法,基于分类结果的偏好评估模型可以结合传统学生评价指标,得到一个更具创新性的用户评价体系用于高校的学生评价工作中。
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关键词
文本挖掘
机器学习
社交数据
分类器
用户评价
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题名
基于机器学习算法的社交数据挖掘与用户偏好的建模
被引量:
2
1
作者
崔懿心
周燕
机构
华南农业大学数学与信息学院
华南农业大学数学与信息学院数学系
出处
《电子技术与软件工程》
2019年第14期174-175,共2页
基金
项目名称:基于用户社交数据的行为偏好统计建模与数据挖掘研究,项目编号:201810564286
文摘
本文提出了用户时事偏好评估模型。首先利用文本挖掘技术对微博数据进行预处理,再通过九种机器学习算法训练对比得到一个最优的时事类文本分类模型。研究结果显示,线性支持分类机为最优分类算法,基于分类结果的偏好评估模型可以结合传统学生评价指标,得到一个更具创新性的用户评价体系用于高校的学生评价工作中。
关键词
文本挖掘
机器学习
社交数据
分类器
用户评价
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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1
基于机器学习算法的社交数据挖掘与用户偏好的建模
崔懿心
周燕
《电子技术与软件工程》
2019
2
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