基于决策粗糙集的web短文本挖掘模型

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3、广西大学学位论文原创性和使用授权声明本人声明所呈交的论文，是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研。究成果除己特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的研究成果，也不包含本人或他人为获得广西大学或其它单位一的学位而使用过的材料。与我同工作的同事对本论文的研究工作所做的贡献均已在论文中作了明确说明。本人在导师指导下所完成的学位论文及相关的职务作品，知识产权归属ｒ西大学。本人授权广西大学拥有学位论文的部分使用权，即：学校有权保存并向国家有关部口或机构送交学位论文的复印件和电子版，允

4、许论文被查阅和借＞阅，可１＾１将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可＾采用影印、缩印或其它复制手段保存。、汇编学位论文本学位论文属于；□保密，在年解密后适用授权。口不保密。＂＂（请在上相应方框内打Ｖ）：幸论文作者签名：旅适声「Ｉ规＾，＾引）則Ｃ心（占巧诗教师签知舊化冷１朋：毒基于决策粗禮集的ｗｅｂ短文本挖掘模型摘要随着互联网技术的发展，在线商品评论、新闻评论、在线社交文本等Ｗｅｂ短文本每时每刻都在大量更新。Ｗｅｂ短文本具有字数少、情感倾向性强和结构澳散等特点、。

5、，但是这些文本数据隐藏着大量的有用倍近针对短文本的分析研一ｗ究，日益迫切。为此，本文提出了种基于决策粗繼集的ｅｂ短文本挖掘模型，该模型面向网络中的商品在线评论、新闻评论、在线社交动态等更新速度一快。、内容随意性强的高维稀疏文本数据利用决策粗糖集在处理不精确不致、含糊、不确定、带有噪声数据方而的优势，对信息决策表进行约简，然后采用。决策粗趟集的向动而向知识的聚类算法，进行ｗｅｂ短文本数据的分析源于ｗｅｂ在线评论文本的情感倾向性比较明显，本文提出了基于ＨｏｗＮｅｔ词典的情感倾向性分析算法，把高维的文本数据转化成低维度

6、的数据。基于稀疏矩阵压缩思恕和向量空间模型，提出了巧序二元组向量空间模型，并给出了和应的计，很大程度上减小了存储空间算方法，优化了巧法计算量。本文１＾在线商品评论分析系统为例，成功获取淘宝商品在线评论，进行评论情感倾向分析，构建低维度决策倩总表。实现巧于决策粗髓從的ｗｅｂ短文本挖掘模型。：：：元组关键词：决策粗趟集；巧序；ＨｏｗＮｅｔ；巧文本Ｉ－ＴｈｅｏｒｅｔＡＭｉｎｉｎｇＭｏｄｅｌＩｂｒＷｅｂＳｈｏｒｔＴｅｘｔｂａｓｅｄｏｎＤｅｃｉｓｉｏｎｉｃＲｏｕｇｈＳｅｔｓＡｂｓｔｒａｃｔ

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