基于SVM(Support Vector Machine)分类器来建立大数据的文本分类机制是目前的热点研究之一。针对于怎样将SVM应用到大学生网络社区文本数据的分析,并从中挖掘出大学生热点问题,是SVM应用的一个新尝试。利用SVM可以在大规模的网络社区文本数据中得出准确的训练模型以及预测结果,在此基础上给出了特征向量构造以及有效选取SVM参数的方法,同时给出了剔除重复样本的策略,最后还会研究特征选择对SVM分类效率的影响。
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