基于社会化媒体的汽车缺陷发现系统分析与设计互联网的发展，人们经常在网络上发布各种信息,如博客、产品评沦、帖子等, 用户数量的膨胀,参与行为的特点和程度发生变化,社会化媒体成为一个非常重要的情报来源。
汽车质量管理的专业人士的迫切需要是车辆缺陷发现和分类过程中的决策支持。文本挖掘是一个应用前景广泛的研究领域,它在信息发现、文本过滤、产品评价和智能系统中都有着广泛应用。在本文中，我们基于社会化媒体进行汽车缺陷文本挖掘，运用文本分类技术,设计方法使用分步骤分模型的方式,构建出基于社会化媒体的汽车缺陷发现系统,通过对汽车评论进行挖掘和分析,用户可以已可视化的界面直观的获取最终结果, 提供给汽车制造商信息,同时为消费者提供购车指南。本论文对建立汽车语料库, 构建分类模型和系统实现过程中的一些关键问题进行了分析和探讨。
关键词：社会化媒体，Web2.0 ,汽车缺陷发现，文本挖掘
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