一种基于机器学习的文本挖掘技术消费维权指标分析方法

摘要

本发明提供了一种基于机器学习的文本挖掘技术消费维权指标分析方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1)数据采集及处理并生成规范化数据：步骤2)利用提取模块获取数据采集模块得到的规范化数据，并利用数据处理模块得到情感倾向度；步骤3)利用分类模块将情感倾向度分析后的消费维权数据进行分组和权重分类；步骤4)利用处理器进行指标得分率计算；步骤5)构建SVM分类器；步骤6)构建训练分类模型；步骤7)通过步骤6)进行模型预测。结合最新的感情倾向度分析计算方法并且结合业务数据计算，能达到快速、科学、标准、客观的计算结果，为执法部门提供消费维权指标计算，为管理部门提供执法决策辅助。