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基于LDA模型的95598热点业务工单挖掘分析 被引量:8

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摘要 95598热点业务工单的挖掘与分析,对业务详单进行分类,热点问题的及时发现与追踪,起到很重要的作用。目前对于热点业务工单的分类,采用人工查询工单并分类,工作繁琐且效率低。本文提出了一种基于LDA的热点业务工单分类模型,对工单中的受理内容进行中文自然语言的处理和数据挖掘,实现对热点业务工单的分类筛选,对准确有效地提高供电服务质量具有十分重要的现实意义。
出处 《电子技术与软件工程》 2016年第22期190-192,共3页 ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING
基金 山东省自主创新及成果转化专项项目"电力行业大数据平台的研制及产业化应用"(项目编号:2014ZZCX10105-1)
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参考文献2

二级参考文献29

  • 1樊兴华,孙茂松.一种高性能的两类中文文本分类方法[J].计算机学报,2006,29(1):124-131. 被引量:70
  • 2苏金树,张博锋,徐昕.基于机器学习的文本分类技术研究进展[J].软件学报,2006,17(9):1848-1859. 被引量:394
  • 3伍建军,康耀红.文本分类中特征降维方式的研究[J].海南大学学报(自然科学版),2007,25(1):62-66. 被引量:4
  • 4张华平.计算所汉语词法分析系统ICTCLAS[EB/OL].[2002-08-16].http://www.nip.org.cn/project/project.php?pwj_id=6.
  • 5Deerwester S,Dumais S T A.lndexing by latent semantic analysis[J] Journal of the Society for Information Science,1990,41(6).
  • 6Blei D,Ng A,Jordan M.Latent dirichlet allocation[J].Journal of Machine Learning Research,2003,3(4/5).
  • 7Griffiths T L,Steyvers M.Finding scientific topics[J].PNAS,2004,101(1).
  • 8Chang Chih-Chung,Lin Chih-Jen.LIBSVM:A library for support vector machine[EB/OL].(2001).http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm.
  • 9Salton G,Wong A,Yang C S.A vector space model for automatic indexing[J].Communications of the ACM,1975,18(11):613-620.
  • 10Phan X H,Nguyen L M,Horiguchi S.Learning to classify short and sparse text&web with hidden topics from largescale data collections[C]//Proceedings of the 17th International Conference on World Wide Web,2008:91-100.

共引文献109

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引证文献8

二级引证文献46

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