基于非完备信息系统的评价对象情感聚类

摘要：

该文利用领域本体对产品评论文本中的评价对象进行抽取和整合,在此基础上,建立产品性能的非完备信息系统,将特征的情感倾向富于特征的权重计算之中.对非完备信息系统,给出了基于差别矩阵的启发式特征约简方法,通过特征降维处理,达到了减少特征的冗余度和数据稀疏性的目的.对降维后的非完备信息系统采用KMeans聚类算法,实现了评价对象情感聚类.为了验证该文提出方法的有效性,在真实汽车评论文本数据上进行实验,实验结果表明,在对特征进行一定程度的降维后,仍表现出较好的聚类效果.

关键词：非完备信息系统、评价对象、本体、特征降维、聚类

所属期刊栏目：26

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61175067,60970014,60875040;山西省自然科学基金资助项目2010011021-1;山西省科技攻关项目20110321027-02;教育部高等学校博士点基金项目200801080006

在线出版日期：2012-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：98-102,108