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提出了一种基于随机网络的在线评论情绪倾向性分类模型SCP-X(Shortest covering path-X).首先引入了一种增量式创建词语顺序共现随机网络的方法,并基于此随机网络以及情绪词表,提出了一种基于评论序列最短覆盖路径(Shortest covering path,SCP)的情绪倾向性分类方法.该方法具有以下两个优点:1)能够对相对短小、随意性较强、完整性较差的评论文本展开词语联想,从而对完整性较差的评论数据进行属性值扩展;2)能够对评论文本的冗余属性进行约简,约简后数据的属性规模为一般VSM