10.3969/j.issn.2095-2163.2020.09.017
融合信息熵与多权TF-IDF的营销评论关键词提取算法
针对传统分词算法、传统提取关键词算法对现代营销活动中以客户为中心,分析客户评论,提取重要客户的需求具有局限性等问题,提出融合信息熵和多权TF-IDF关键词提取算法.该算法首先运用结合互信息和左右熵分词算法对标题、用户评论进行分词,产生新词;再运用TF-IDF算法抽取评论关键词、标题关键词,根据关键词的位置因子、词性因子、词长因子加以不同的特征权重,避免忽视标题和评论的不同重要性,提高结果精度;利用余弦相似度对两者的关键词进行相似度的比较,从而确定该评论的质量.实验结果表明:从互信息、左右熵、词语的位置,词性和词长几个方面考虑,可以提高提取关键词的效率,可以有效地筛选重要评论,为挑选重要客户提供了条件.
TF-IDF算法、特征权重、互信息、左右熵、余弦相似度
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TP391.1(计算技术、计算机技术)
国家重点研发计划2018YFB1700702
2021-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
69-72,76
