机器学习算法NB与SVM：手机品牌推特情感分析与极性识别

本文主要探讨了在现代社交媒体时代，利用机器学习算法特别是朴素贝叶斯 (Naïve Bayes) 和支持向量机 (SVM) 对于情感分析和社交数据极性分类的重要性。随着数据的非结构化特性，如包含俚语、拼写错误和客户常用的缩写，传统的文本分析面临挑战。为了克服这些难题，研究者们将注意力转向了通过机器学习技术提升情感分析的准确性和实用性。 研究中，作者选择了国际知名移动品牌如iPhone、Vivo和Red MI的推文作为研究样本。朴素贝叶斯算法以其简单且在处理高维稀疏数据时表现良好的特点被用来识别推文中隐藏的情感倾向，将其划分为正面、负面或中性。另一方面，支持向量机作为一种强大的分类器，其在处理非线性数据集和高维空间中的能力被用来验证其在情感分析领域的效果。 作者采用精确度（Precision）、召回率（Recall）和F度量（F1 Score）等评估指标，来对比朴素贝叶斯和SVM算法在推文情感分类任务中的性能。这些指标能够量化模型在正确识别正面、负面和中性情感类别方面的效率，从而帮助理解哪种算法在特定情境下更为有效。 此外，通过对不同算法的对比，本文旨在为业界提供一种实用的方法，以便在实际应用中选择最合适的机器学习模型来优化情感分析过程，最终提升产品和服务的质量，增强客户满意度。通过这个研究，我们可以看到机器学习在处理社交媒体数据中的潜力，特别是在处理复杂语言现象和提高商业决策准确性方面的作用。 本篇论文提供了深入研究了如何利用朴素贝叶斯和SVM在情感分析中的实际应用，以及如何通过特征选择和准确的性能评估来优化社交媒体数据的极性分类。这对于企业了解用户反馈、改进产品设计以及提升品牌形象具有重要的参考价值。