[发明专利]一种基于微博的数据挖掘方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于微博的数据挖掘方法及系统。

背景技术

在餐饮行业，目前没有基于微博数据挖掘，为企业经营决策或消费者消费决策提供数据支持的产品。

发明内容

本发明解决的技术问题在于如何提供产品或服务的评价信息。

为了解决以上问题，本发明实施例提供一种基于微博的数据挖掘方法，包括以下过程：

训练过程：依托知识库体系，对微博样本数据做分词、特征提取等文本预处理工作，然后作为机器学习算法的输入，通过机器学习算法，创建分类器，并告诉分类器分类判定的标准；

判断过程：依托知识库体系，对微博数据进行文本预处理，对微博数据做分词、特征提取等预处理工作，将预处理后的微博数据发给分类器，并接收分类器返回的好评或差评结果。

进一步，作为优选方案，知识体库体系为多层次的树形知识库体系。

进一步，作为优选方案，机器学习算法为扩展贝叶斯算法。

本发明实施例还提供了一种基于微博的数据挖掘系统，包括：训练模块：依托知识库体系模块，先经过第一文本预处理模块，对微博样本数据做分词、特征提取等文本预处理工作，然后作为机器学习模块的输入，通过机器学习算法，创建分类器模块，并告诉分类器分类模块判定的标准；

判断模块：依托知识库体系，先经过第二文本预处理模块，对微博数据进行文本预处理，对微博数据做分词、特征提取等预处理工作，将预处理后的微博数据发给分类器模块，并接收分类器模块返回的好评或差评结果在显示终端显示；

知识库体系模块：为第一文本预处理模块、第二文本预处理模块和机器学习模块提供数据。

由于采用了微博数据挖掘技术，提供产品或服务的评价信息，帮助餐饮企业发现自身产品或服务的优缺点，为企业经营决策提供数据支持。

附图说明

当结合附图考虑时，通过参照下面的详细描述，能够更完整更好地理解本发明以及容易得知其中许多伴随的优点，但此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定，其中：

图1为本发明挖掘方法实施例流程图；

图2为本发明挖掘系统实施例框图。

具体实施方式

以下参照图1-2对本发明的实施例进行说明。

如图1所示，一种基于微博的数据挖掘方法，包括以下过程：

S1、训练过程：依托知识库体系，对微博样本数据做分词、特征提取等文本预处理工作，然后作为机器学习算法的输入，通过机器学习算法，创建分类器，并告诉分类器分类判定的标准；

S2、判断过程：依托知识库体系，对微博数据进行文本预处理，对微博数据做分词、特征提取等预处理工作，将预处理后的微博数据发给分类器，并接收分类器返回的好评或差评结果。

知识体库体系为多层次的树形知识库体系。机器学习算法为扩展贝叶斯算法。

如图2所示，一种基于微博的数据挖掘系统，包括：

训练模块1：依托知识库体系模块，先经过第一文本预处理模块11，对微博样本数据做分词、特征提取等文本预处理工作，然后作为机器学习模块12的输入，通过机器学习算法，创建分类器模块13，并告诉分类器分类模块13判定的标准；

判断模块2：依托知识库体系，先经过第二文本预处理模块21，对微博数据进行文本预处理，对微博数据做分词、特征提取等预处理工作，将预处理后的微博数据发给分类器模块13，并接收分类器模块13返回的好评或差评结果在显示终端22显示；

知识库体系模块3：为第一文本预处理模块11、第二文本预处理模块21和机器学习模块12提供数据。

如上所述，对本发明的实施例进行了详细地说明，但是只要实质上没有脱离本发明的发明点及效果可以有很多的变形，这对本领域的技术人员来说是显而易见的。因此，这样的变形例也全部包含在本发明的保护范围之内。