基于改良KNN的消费者评价情感分类研究

简介：
本研究提出了一种改进的KNN算法应用于消费者评价的情感分类，旨在提高分类准确性与效率，为商家提供有效的用户反馈分析工具。 在大数据时代背景下，消费者评价的海量信息使得识别其情感倾向变得尤为重要。为了及时掌握消费者的反馈意见，我们采用K-近邻（KNN）算法对这些评论进行分类处理。然而，在实际应用中发现该方法存在一个问题：由于文本特征向量维度较高，导致计算复杂度和空间占用增加，从而加大了运算成本。 为解决上述问题，结合消费者评价内容的特点与情感表达方式的分析结果，我们提出了一种改进版KNN算法用于进行文本分类。具体来说，在使用此算法对评论信息进行归类之前，先通过潜在语义分析（LSA）方法来降低特征向量的空间维度；之后再利用加权KNN技术完成最终的情感倾向判定。 实验结果显示，这种方法不仅提升了处理速度，并且在保持原有准确率的基础上实现了更为高效的文本分类效果。