基于机器学习的企业产品评论数据的情感分析研究

摘要：

简要分析了中小企业风险控制和管理问题,借助海量网页数据,利用LDA+ SVM组合算法,对行业新闻进行智能分类,利用流式数据对企业产品评论数据进行情感分析研究.鉴于流式数据的稀疏性问题,提出基于信息字节N元语法、信息量、评论情感极性等进行特征扩展的方法,并结合SVM算法,进行观点挖掘.实验结果表明分类器性能有着一定程度的提升.研究结果能够帮助企业管理者全面快速了解市场和把握消费者对产品的态度,及时规避风险.

关键词：大数据、文本分类、LDA+SVM、风险预测

所属期刊栏目：35

分类号：TP392(计算技术、计算机技术)

资助基金：西安市2018年度社会科学规划基金项目18J183

在线出版日期：2019-12-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：33-35,81