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针对网购评论，抽取评论语组成基本语料，构建客户网购评论情感词汇本体，对热点评论应用k-近邻和SVM2种算法来分析评论文本热点事件，实验证实SVM算法较k-近邻算法在评论文本热点发现上具有较高的性能，为网购评语热点研究提供了实例参考．
网购评论情感数据的k近邻和SVM处理方法研究
【摘 要】
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针对网购评论，抽取评论语组成基本语料，构建客户网购评论情感词汇本体，对热点评论应用k-近邻和SVM2种算法来分析评论文本热点事件，实验证实SVM算法较k-近邻算法在评论文本热点发
【机 构】
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云南民族大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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云南民族大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2013年3期
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