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基于同济大学＂同心云＂平台,运用朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、神经网络等机器学习算法,把平台上的微博内容按管理职能部门自动分类。对比几种算法的分类效果,研究停用词、神经网络隐层节点数对分类效果的影响。通过文本分类方法,将广大师生提出的建议和意见及时反馈到相关部门,从而提高高校行政服务质量。
基于文本分类的高校行政服务质量提升
【摘 要】
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基于同济大学＂同心云＂平台,运用朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、神经网络等机器学习算法,把平台上的微博内容按管理职能部门自动分类。对比几种算法的分类效果,研究停用词、神经网
【机 构】
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同济大学电子与信息工程学院
【出 处】
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系统仿真技术
【发表日期】
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2017年3期
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