基于改进KNN的消费者评价信息情感分类研究

面对大数据时代消费者评价的海量信息,为了识别消费者评价信息的情感倾向,及时掌握消费者的评价信息反馈,采用K-近邻(KNN)算法对消费者评价信息进行情感分类,但是该算法在文本分类过程中因文本特征向量的维度高,使得算法的时间复杂度和空间复杂度较高,计算的开销很大。针对这一问题,通过对获取信息的文本结构以及情感表达特点的分析,采用一种改进的KNN算法进行文本情感分类。在对消费者评价信息进行分类时,先由潜在语义分析算法对文本特征向量进行降维处理,然后利用加权KNN算法进行分类。实验结果表明,该方法在提高文本分类速度的同时保持了良好的分类效果。