R语言SVM和LDA文本挖掘分类开源软件存储库标签数据和词云可视化

发布网友发布时间：2024-08-30 01:05

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热心网友时间：2024-08-30 01:14

开源软件存储库上的数千个开源软件可供免费使用。为了有效和高效地识别用户所需软件，已根据软件功能和属性分配标记。然而，手动分配标签耗时且需要专家判断，因此目标是利用数据挖掘进步，为新上传软件项目自动分配标签（重新推荐）。

开源软件仓库中，知名软件的网页主要内容被提取并存储，用于数据挖掘。数据以txt格式存储，每行包含项目ID、描述文本与标签，以“#$#”分隔。数据集分为训练集（4465个项目）和测试集（约1000个新项目）。所有标签在“allTags.txt”文件中提供，每行代表一个标签。

任务分为数据预处理、选择分类算法与构建/应用模型。数据预处理包括文本分割、格式化与去除标点、常用词汇。分类算法选择考虑了决策树、人工神经网络、Knn算法与支持向量机（SVM）。SVM因其高维问题解决能力与避免局部极小点问题而被选中。

SVM支持向量机，是一种用于分类、回归分析与主成分分析的统计学习方法。其核心内容是寻找最优分类超平面，将低维空间向量映射到高维空间以解决“维数灾难”问题。

LDA是一种非监督机器学习技术，用于识别大规模文档集合或语料库中的主题信息。它采用词袋方法，每篇文档视为词频向量，转化为易于建模的数字信息。LDA定义生成过程，涉及文档与主题的多项分布、主题与单词的多项分布，以及参数推断。

算法实现中，使用R语言构造SVM分类器。通过训练集生成分类模型，利用十折交叉验证检查模型性能。测试集导入模型产生结果，结果保存用于分析。

分类器准确率为99.8%，尽管实际测试集准确率可能有轻微波动，模型通过交叉验证确保性能。LDA与SVM在文本挖掘中应用广泛，如新闻组分析、情感分析、主题建模、旅游目的地形象感知、疫情新闻数据观察等。