文献类型：期刊文章

作　　者：马海兵[1] 毕久阳[1] 郭新顺[2]

机构地区：[1]武警政治学院基层政治工作系,上海200435 [2]上海对外经贸大学商务信息学院,上海201620

出　　处：《情报科学》

基　　金：2010年度国家社会科学基金项目(10CTQ024);上海市高校085基金项目(Z08511030)

年　　份：2015

卷　　号：33

期　　号：5

起止页码：97-101

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSSCI、CSSCI2014_2016、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对文本分类技术在网络舆情分析系统中的应用展开研究。介绍了文本分类的基本原理;实现了KNN和SVM两种分类算法;结合实际项目,展示了文本分类方法在网络舆情主题分类、主题检测与跟踪及舆情观点倾向性分析中需要解决的具体问题,给出应用实例。实验结果给出了KNN和SVM分类方法的微平均查准率,表明了这些方法的有效性。

关 键 词：舆情分析 文本分类 主题检测与跟踪  倾向性分析  

分 类 号：G250.2[图书情报与档案管理类] G254