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第44卷第12期计算机科学V01．44No．12
2017年12月C()MPUTERSCIENCEDec．2017
电信大数据文本挖掘算法及应用
汪东升黄传河黄晓鹏倪秋芬
(武汉大学计算机学院武汉430072)
摘要电信大数据中包含了大量的非结构化文本数据，无法通过常规的方法进行信息挖掘，在此情况下文本挖掘可
以更好地实现对文本数据的分析挖掘。提出了基于文本的新词识别算法和命名实体识别算法，从而有效地分析用户
投诉文本内容并判断其所属类别，并且从用户上网文本信息中识别出其终端型号，为电信行业提供更好的用户支撑和
用户体验。最后，对模型的实际应用表明，所提方法对电信投诉文本数据的识别是高效的。
关键词电信．大数据，文本挖掘，模型识别，用户终端机型
DOI1002—137X2017．12．042
中图法分类号TP392文献标识码A10．11896／j．issrL
TextandofTelecomData
MiningAlgorithmApplicationBig
WANGHUANGChuan——heHUANGNI
Dong-shengXiao-pengQiu—-fen
School，Wuhan430072，China)
(ComputerUniversity，Wuhan
Abstracttelecomdatacontainanumberofunstructuredtextaredifficultforconventional
Maiorlargedata，which
methodstomineinformation．Textcandobetterthanconventionalmethodsunderthiscircumstance．Basedon
mining
thetextdata，thisanewwordidentificationandanamedthis
paperproposedalgorithmentityrecognitionalgorithm．At
thetextsandtheirthenidentifiedtheuser’S
process，weanalyzedcustomers’complaintjudgedcategories，andterminal
fromtheirbetteruserandforthetelecom
information，which
typesprovidessupportsexperiences
resultsvalidatethattheachievesfortheidentificationof
proposedalgorithmgoodperleIrmance
textsinthetelecom．
data，Textterminal
KeywordsTelecom，Bigmining，Patternrecognition，User’Stypes
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