Med den snabba tillväxten av webbplatser och webb form antalet produktrecensioner finns på webbplatserna. En åsikt gruvsystem behövs för att hjälpa människor att utvärdera känslor, åsikter, attityd och beteende hos andra, som används för att fatta beslut baserat på användarens preferenser. I detta dokument föreslog vi en optimerad funktionsreduktion som innehåller en ensemble metod för maskininlärning metoder som använder informationsvinst och genetisk algoritm som funktionsreduktion tekniker. Vi utförde jämförande studieexperiment på multidomängranskningsdataset och filmgranskningsdataset vid åsiktsutvinning. Effektiviteten hos enskilda klassificeringar Naïve Bayes, logistisk regression, stöd vektormaskin och ensembleteknik för åsiktsbrytning jämförs på fem datauppsättningar. Den föreslagna hybridmetoden utvärderas och experimentella resultat med hjälp av informationsvinst och genetisk algoritm med ensembleteknik presterar bättre i termer av olika åtgärder för multidomain översyn och film recensioner. Klassificeringsalgoritmer utvärderas med hjälp av McNemars test för att jämföra grad av betydelse för klassificeringarna.
REF, en ensemble metod analyseras baserat på IG och genetisk algoritm för optimerad funktionsreduktion för känsloklassificering.
Feature reduction based on genetic algorithm and hybrid model for opinion mining
{'venue': 'Scientific Programming', 'journal': 'Scientific Programming', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}