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基于粗糙集和集成学习的BBS网络舆情分类
被引:7
作者
:
论文数:
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机构:
吴焕政
吴渝
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机构:
重庆邮电大学网络智能研究所
吴渝
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机构:
肖开州
机构
:
[1]
重庆邮电大学网络智能研究所
来源
:
广西大学学报(自然科学版)
|
2009年
/ 34卷
/ 05期
关键词
:
BBS;
网络舆情;
粗糙集;
集成学习;
D O I
:
10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2009.05.022
中图分类号
:
TP393.094 [];
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
BBS是网络舆情突发事件产生和传播最重要的场所之一,如何提前发现突发网络舆情是目前网络舆情研究的一个难点和热点问题,目前的研究仍处于探索阶段。利用粗糙集结合集成学习的方法建立网络舆情分类模型,能够在短时间内发现突发网络舆情,为用户和论坛管理人员及时、准确和方便地提取重要的主题信息,以便更好地对论坛进行管理。
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