周孟
- 作品数：3 被引量：8H指数：2
- 供职机构：武汉大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种自适应的情感灰色预测模型被引量：1
- 2017年
- 目前,一些研究工作已使用评论中蕴含的情感信息对产品的销量进行预测,这些预测方法大部分偏重于评论的整体情感或情绪,忽略了产品特征的情感信息.针对这一问题,本文提出了一种自适应的情感灰色预测模型(Adaptive Sentiment Grey Prediction M odel,ASGPM).在预测时,首先通过条件随机场模型建立产品特征库,并量化情感词典中情感词的情感强度;然后从评论中计算产品多个特征的情感强度,每个特征的情感强度分别与产品销量建立自适应的灰色模型(Adaptive Multivariable Grey M odel,AM GM),并进行销量预测;最后,将产品销量与多个销量预测结果通过ASGPM模型进行预测.实验结果表明,该预测方法销量的动态预测方法中具有较好的预测性能.
- 周孟朱福喜朱昌盛
- 关键词：情感分析销量预测
- 基于情感标签的极性分类被引量：4
- 2017年
- 情感极性分析是文本挖掘中一种非常重要的技术.然而在不同领域中,很多情感极性分类系统存在分类精度低和缺少大量标注数据的缺陷.针对这些问题,提出了一种基于情感标签的极性分类方法.首先通过所有文本建立Sentiment-Topic模型,抽取出文本的情感标签;然后利用情感标签将文本划分为两个子文本,并通过Co-training算法对子文本进行分类;最后合并两个子文本的分类结果,并确定文本的情感极性.实验结果表明该方法具有较高的分类精度,而且不需要大量的分类样本.
- 周孟朱福喜
- 关键词：半监督学习
- 基于邻居选取策略的人群定向算法被引量：3
- 2017年
- 人群定向是广告推荐系统中的一种重要技术,它是通过分析种子人群的行为数据,找出潜在的目标人群,而现有人群定向算法大多依赖于传统的协同过滤推荐算法.由于传统的协同过滤算法具有推荐精度低和抗攻击能力较弱的问题,为了解决这些问题,提出了一种基于邻居选取策略的人群定向算法.1)通过用户行为相似,动态选择出与种子人群具有相似行为的用户;2)以用户特征和用户行为作为邻居选取的依据,通过用户相似度从行为相似人群中选择出每个种子用户的邻居,并将所有的相似邻居作为候选人群;3)通过基于邻居选取策略的人群定向算法,从候选人群中择出潜在的目标用户,以完成人群定向.实验结果表明:与现有方法相比,该方法不仅提高了人群定向的精度,而且也增强了系统的抗攻击能力.
- 周孟朱福喜
