基于机器学习的移动互联网用户评论挖掘方法

摘要

本发明提出了一种基于机器学习的移动互联网用户评论挖掘方法，属于需求工程与数据挖掘领域。本发明包括：步骤一关注领域与标注数据的选择、步骤二问题种类的制定、步骤三对应用程序分析比较的思路与数据、步骤四对步骤二和三中的数据进行预处理、步骤五为应用程序类型设置属性、步骤六对每个问题种类建立一个二元分类器。本发明方法通过数据属性的添加丰富了分类器使用的特征，通过代价敏感元分类器一定程度上解决了存在的数据不平衡问题，通过支持向量机的参数合理配置优化了分类器的效果，提高了评论分类的准确性，能灵活满足使用者的个性化需要，数据挖掘效果优于当前最好的用户评论分类方法。