基于数据挖掘的用户反馈短文本分类与统计平台实现

“用户反馈分类统计的研究与实现” 这篇论文主要探讨了用户反馈分类方法的研究与实现，利用数据挖掘技术处理和分析用户反馈短文本，旨在实现自动分类，同时提到了基于Web平台的用户反馈统计平台的开发。作者王杰在软件工程领域，由陈恩红教授指导，陈单丹高级工程师作为企业导师，完成于2014年。 一、文本分类技术 文本分类是自然语言处理中的一个重要分支，它涉及到机器学习、人工智能、统计理论和模式识别等多个学科。在用户反馈处理中，文本分类有助于快速识别和归类用户的评论、建议或投诉，以便企业及时响应并改进产品或服务。常见的文本分类算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。 二、短文本处理挑战 相较于长文本，短文本（如用户反馈）通常信息量有限，语义模糊，这给分类带来了挑战。为了有效地处理短文本，需要进行预处理，包括去除停用词、词干提取、词向量化（如TF-IDF或Word2Vec）等步骤，以及采用适合短文本的特征表示和模型调整。 三、数据挖掘应用 在用户反馈分析中，数据挖掘技术用于发现隐藏的模式和趋势。通过聚类分析，可以识别用户反馈的共性问题；通过关联规则学习，可以找出问题之间的关联性；而情感分析则可判断用户的情感倾向，是正面还是负面。 四、Web平台开发 构建用户反馈统计平台，通常涉及前端和后端开发。前端界面设计应直观易用，便于用户提交反馈和查看处理结果；后端则需要处理数据存储、分类算法的实现以及结果展示等功能。使用现代Web技术如HTML5、CSS3、JavaScript、React或Vue.js等可以构建交互性强的用户界面，而Node.js、Django或Flask等框架则可用于后端开发。 五、论文贡献 论文可能提出了新的分类模型或优化现有模型的方法，以提高用户反馈分类的准确性和效率。此外，构建的统计平台可能具有实时性、可扩展性和用户友好性，有助于企业更好地管理和响应用户反馈，提升服务质量。 六、原创性和授权声明 作者声明论文为其原创研究成果，不包含他人已发表或撰写的内容，且对共同工作团队成员的贡献进行了明确。学位论文授权使用声明表明，作者同意学校有权使用和传播论文，以供学术交流和研究。 总结来说，这篇论文聚焦于利用数据挖掘技术和文本分类方法解决用户反馈的自动分类问题，并通过Web平台实现反馈的统计与管理，对于提升企业服务质量具有实际应用价值。