【摘 要】
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[目的]提出一种划分模型解决微博热点话题下用户群体分类问题.[方法]从情感分析的角度入手,采用情感词典的方法计算用户文本情感值,并将文本情感值与用户文本向量表达相结合
【机 构】
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安徽理工大学计算机科学与工程学院 淮南232001
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[目的]提出一种划分模型解决微博热点话题下用户群体分类问题.[方法]从情感分析的角度入手,采用情感词典的方法计算用户文本情感值,并将文本情感值与用户文本向量表达相结合构建用户观点情感特征,利用K-means方法划分用户群体.[结果]本文提出的话题下用户群体划分模型将用户分为三类,评价指标CA的值为78.2％.[局限]该模型在划分用户群体时需要首先确定类别数.[结论]根据研究结果可知本文构建模型和选取特征的有效性;同时,使用该模型划分的用户群体精度较高,能很好地将有相同情感观点的用户聚为一类.
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