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本文讲述机器学习通过计算信息增益值降低特征维数,选择云用户隐性反馈信息特征,利用筛选后的特征构建特征子集,进而通过反馈信息文本来处理,统计每个特征项的文本频率,识别筛选反馈信息,实现对云用户隐性反馈信息的分类.
基于机器学习的云用户隐性反馈信息分类方法
【摘 要】
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本文讲述机器学习通过计算信息增益值降低特征维数,选择云用户隐性反馈信息特征,利用筛选后的特征构建特征子集,进而通过反馈信息文本来处理,统计每个特征项的文本频率,识别
【机 构】
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南方电网数字电网研究院有限公司,中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司
【出 处】
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数字技术与应用
【发表日期】
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2020年6期
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