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LDA主题抽取模型在互联网旅游评论的应用
被引量:
2
1
作者
郑献卫
张贺
《工业控制计算机》
2014年第9期92-94,共3页
面对网络上日益丰富的评论信息资源,如何在海量的客户评论中快速有效的获取并使用其中的有效信息,成为人们日益关注的问题。研究目标是互联网上的旅游评论,通过使用数据挖掘算法分析获取评论中关于商品或服务的主题词,并提取所有评论中...
面对网络上日益丰富的评论信息资源,如何在海量的客户评论中快速有效的获取并使用其中的有效信息,成为人们日益关注的问题。研究目标是互联网上的旅游评论,通过使用数据挖掘算法分析获取评论中关于商品或服务的主题词,并提取所有评论中包含主题词的句子。使用主题抽取模型(LDA模型)进行半监督的聚类处理,建立景点评论的主题模型,实现了互联网旅游评论个性化的设置和查询。
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关键词
互联网旅游评论
lda
模型
网络文本
主题抽取
下载PDF
职称材料
题名
LDA主题抽取模型在互联网旅游评论的应用
被引量:
2
1
作者
郑献卫
张贺
机构
上海大学机电工程与自动化学院
出处
《工业控制计算机》
2014年第9期92-94,共3页
文摘
面对网络上日益丰富的评论信息资源,如何在海量的客户评论中快速有效的获取并使用其中的有效信息,成为人们日益关注的问题。研究目标是互联网上的旅游评论,通过使用数据挖掘算法分析获取评论中关于商品或服务的主题词,并提取所有评论中包含主题词的句子。使用主题抽取模型(LDA模型)进行半监督的聚类处理,建立景点评论的主题模型,实现了互联网旅游评论个性化的设置和查询。
关键词
互联网旅游评论
lda
模型
网络文本
主题抽取
Keywords
Internet traveI reviews
lda modei
Network Text
Subject extraction
modei
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
LDA主题抽取模型在互联网旅游评论的应用
郑献卫
张贺
《工业控制计算机》
2014
2
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