K-means和SOM在商品评论中的情感词聚类对比

赵翠翠; 尹春华

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K-means和SOM在商品评论中的情感词聚类对比

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cqvip:为了选取适合商品评论中情感词聚类的方法,利用K-means和SOM两种算法分别进行聚类分析;以商品评论为研究对象,通过对商品评论文本进行分词、向量化表示等步骤得到情感词向量,采用欧氏距离进行相似度聚类计算;经过对两种算法可视化结果和准确率的对比分析,发现SOM算法的聚类结果更均匀,准确率更高;实验表明,SOM算法的情感词聚类效果优于Kmeans算法,更适合于商品评论情感词聚类。

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2020年第1期|23-26|共4页
作者
赵翠翠; 尹春华;
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作者单位

北京信息科技大学信息管理学院北京100192;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机的应用;
关键词
K-means; SOM; 商品评论; 情感词聚类;

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