文件名称:
基于机器学习算法的社交数据挖掘与用户偏好的建模_崔懿心.pdf
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上传时间: 2019-07-31
详细说明： 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.
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