基于非完备信息系统的评价对象情感聚类

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文件名称：基于非完备信息系统的评价对象情感聚类
文件大小：268KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-09 10:01:01
非完备信息系统; 评价对象; 本体; 特征降维; 聚类 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,将特征的情感倾向寓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K-Means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。