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本文提出了用户时事偏好评估模型。首先利用文本挖掘技术对微博数据进行预处理,再通过九种机器学习算法训练对比得到一个最优的时事类文本分类模型。研究结果显示,线性支持分类机为最优分类算法,基于分类结果的偏好评估模型可以结合传统学生评价指标,得到一个更具创新性的用户评价体系用于高校的学生评价工作中。
基于机器学习算法的社交数据挖掘与用户偏好的建模
【摘 要】
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本文提出了用户时事偏好评估模型。首先利用文本挖掘技术对微博数据进行预处理,再通过九种机器学习算法训练对比得到一个最优的时事类文本分类模型。研究结果显示,线性支持分
【机 构】
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华南农业大学数学与信息学院,华南农业大学数学与信息学院数学系
【出 处】
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电子技术与软件工程
【发表日期】
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2019年14期
【基金项目】
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基于用户社交数据的行为偏好统计建模与数据挖掘研究,项目编号:201810564286.
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