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排序方式：

修正中文评论挖掘中产品特征词序的实验研究被引量：2: 2012年; 目前互联网已经成为信息和观点的交换主要媒介,因此也成为了手机用户对于产品观点的最佳来源。但是目前为止研究中文文本的评论挖掘问题的研究还比较少。为了进一步发展这一领域的研究,旨在从中文客户评论中得到用户关心的产品特征。方法基于关联规则理论中的Apriori算法。主要通过计算频繁特征项的各分量在文本中出现位置的概率,从而确定挖掘到的候选产品特征中词汇的语序,使挖掘结果满足中文的正规语法要求。采用因特网上的评论数据作为语料,通过实验结果表明所提出的方法使得中文评论中的产品特征挖掘性能有所提高。; 李实陆光; 关键词：WEB挖掘情感分析

中文评论中产品特征挖掘的剪枝算法研究被引量：8: 2011年; 针对中文网络客户评论中的产品特征挖掘问题,提出一种基于Apriori算法的非监督挖掘方法。利用Apriori算法挖掘候选特征集合,设计邻近规则剪枝算法和最小独立支持度剪枝算法,并通过实验确定邻近规则距离值和最小独立支持度。实验结果表明,这2种剪枝算法均能有效提高产品特征挖掘的查准率和查全率。; 李实李秋实; 关键词：关联规则剪枝非结构化信息非监督学习

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