一种基于组合保留集的SVM增量学习算法

传统的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类算法不具有增量学习能力,为了减少新增样本加入后重新训练的时间并能适应海量数据的准确分类,提出了一种基于组合保留集的SVM增量学习算法.该算法以构建保留集为基础,采用缩放平移选择法选择样本,且利用了组合保留的思想,对原训练集样本和增量样本集中满足KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件的样本分别进行部分保留,并赋予样本权重,再依据权重挑选部分保留样本与原支持向量集和增量样本中违背KKT条件的样本合并进行训练,从而实现原有样本知识的积累和新样本知识的学习.实验结果表明,该算法在加快分类速度的同时提高了分类精度.

面向情感倾向性识别的特征分析研究

随着互联网和信息技术的迅速发展,网络上用户的评论信息越来越多。利用计算机技术分析网络中大规模文本的情感倾向,在政府的舆情分析和企业的产品评价智能回馈等应用中有着非常巨大的发展前景。文中着重研究了选取不同的文本特征对文本情感倾向性分类精度的影响。实验中所研究的不同文本特征主要包括情感词、形容词、副词、语气词和标点符号等。实验结果表明,选取情感词、形容词、副词作为特征项对情感分类具有较好的效果,在此基础上添加语气词和标点特征可以有效地提高情感分类的精度。该研究成果可用于社会舆情分析、垃圾博客过滤、商品评论与推荐、影视评价等领域。