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《2017年(第五届)全国大学生统计建模大赛获奖论文选》2017年
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基于LDA主题模型的评论热点挖掘与手机产品性能分析

田少娟  魏慧楠  王镭  
【摘要】:文本分割作为一种文本数据的预处理技术,在信息提取、文本挖掘、文本数据分析等领域都起着极其重要的作用。基于LDA模型的文本分割技术是利用MCMC中的Gibbs抽样进行推理,从而间接计算模型参数,最终获取文本在固定主题上的概率分布。本文基于LDA模型对手机用户评论实现了主题分割,并利用主题分割结果对手机进行了产品剖析。实验结果表明,基于LDA主题模型的文本分割,能够高效的实现对文本主题的自动分类,且主题对文本的覆盖率高,模型的最佳F值为0.84,总体准确率为89.51%,平均召回率为70.15%。在此基础上,结合手机数据对不同品牌手机进行了产品性能分析,并提出了产品改进建议。
【作者单位】:山西财经大学
【分类号】:TP391.1

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