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OKO-SVM:online kernel optimization-based support vector machine for the incremental learning and classification of the sentiments in the train reviews

引用

International Journal of Modeling, Simulation, and Scientific Computing 2018年第6期9卷 100-126页

作者： Rashmi K.Thakur Manojkumar V.Deshpande MPSTME NMIMS UniversityMumbaiIndia Prestige Institute of Engineering Management&Research Indore India

online incremental learning is one of the emerging research interests among the researchers in the recent *** sentiment classification through the online incremental learning faces many challenges due to the limitations in the memory and the computing resources available for processing the online *** work has introduced an online incremental learning algorithm for classifying the train *** sentiments available in the reviews provided for the public services are necessary for improving the quality of the *** work proposes the online kernel optimizationbased support vector machine(OKO-SVM)classifier for the sentiment classification of the train *** paper is the extension of the previous work kernel optimizationbased support vector machine(KO-SVM).The OKO-SVM classifier uses the proposed fuzzy bound for modifying the weight for each incoming review database for the particular time *** simulation uses the standard train review and the movie review database for the *** the simulation results,it is evident that the proposed model has achieved a better performance with the values of 84.42%,93.86%,and 74.56%regarding the accuracy,sensitivity,and specificity while classifying the train review database.

关键词： online incremental learning train reviews sentiment classification kernel optimization train review database.

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