机构名称：
¥ 1.0
摘要 前不久，一名名为Bjorka的黑客成为社交媒体上的热门话题。由于其窃取公众各种个人数据的行动，甚至政府文件也经常成为其行动的目标。此外，大部分疑似属于印尼总统佐科·维多多的文件已被曝光。以Bjorka为名曝光政府个人数据的黑客运动也获得了社交媒体上大多数网民的支持。在这种情况下，作者使用支持向量机方法来产生最优阶段。 Twitter 是一种社交媒体，可以实时计算公众对 Bjorka 的行为发表各种表情和回应，随着这种社交媒体的使用日益增多，有必要设计一个系统，将大量基于观点的推文分为正面、负面和中性等类别。随后作者团队对来自Twitter的1000条推文数据抓取进行了测试，支持向量机方法的准确率达到了62.33%。关键词：bjorka，情感分析，分类，twitter，支持向量机（SVM） 使用支持向量机进行情感分析 twitter 上与 bjorka 相关的印度尼西亚社会 摘要 化名为 Bjorka 的黑客最近成为社交媒体的热门话题。一名使用Bjorka这个名字的黑客成为社交媒体上热议的话题。因为该运动窃取公众的各种个人数据，甚至政府文件，而这些往往是他行动的目标。此外，印尼总统佐科·维多多所持有的大部分文件均已被销毁。以Bjorka为名揭露政府所拥有个人数据的黑客运动也在社交媒体上获得了大多数网民的支持。在这种情况下，作者使用支持向量机方法来获得最佳结果。随着 Twitter 的使用增加，社交媒体可以实时计算公民能够对 Bjorka 行动发送各种表情和回应，需要设计一个系统来根据推文数量进行分类，并根据每个意见的权重将其分为一类，特别是正面的、负面的。随后作者团队对从推特上抓取的1000条推文数据进行了测试,结果表明支持向量机方法的准确率可以达到62.33%。关键词：bjorka、情绪分析、分类、twitter、支持向量机 (SVM)
计算机科学与信息技术杂志...
主要关键词
相关文件推荐
