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文檔簡介
1、分類號密級UDC學(xué)校代碼10497學(xué)位論文題目基于POS規(guī)則匹配的電子商務(wù)網(wǎng)站用戶評價信息的分析英文AnalysisonUserReviewInfmationinEcommerce題目WebsiteBasedonPOSPatternMatching研究生姓名范云飛姓名楊青職稱教授學(xué)位碩士單位名稱計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院郵編430063申請學(xué)位級別碩士學(xué)科專業(yè)名稱計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)類型科學(xué)碩士論文提交日期2015年4月論文答辯日期2015年5
2、月學(xué)位授予單位武漢理工大學(xué)學(xué)位授予日期答辯委員會主席評閱人2015年5月指導(dǎo)教師武漢理工大學(xué)碩士學(xué)位論文I摘要近年來,隨著電子商務(wù)的發(fā)展和網(wǎng)站用戶數(shù)量的增長,用戶評價信息進(jìn)入爆炸性增長階段。電子商務(wù)網(wǎng)站的用戶評價信息一方面是潛在用戶做出購買決策前的重要依據(jù),另一方面也是廠商進(jìn)行產(chǎn)品改良的重要參考。而對于規(guī)模龐大的用戶評價信息,僅以人工閱讀的方式很難從中獲取有價值的信息。因此,對電子商務(wù)網(wǎng)站的用戶評價信息進(jìn)行自動處理并產(chǎn)生有效的結(jié)果,具有
3、重要的應(yīng)用價值和研究價值。用戶評價信息分析包括從用戶評論中挖掘特征詞、挖掘觀點(diǎn)詞、傾向性分析等方面。目前研究者們已經(jīng)提出了不少有用的用戶評價分析方法,但在特征觀點(diǎn)對識別方面仍存在特征詞與觀點(diǎn)詞的搭配關(guān)系不準(zhǔn)確、未考慮隱式特征觀點(diǎn)對的特征詞預(yù)測等問題,在傾向性分析方面情感詞典的構(gòu)建及極性判斷規(guī)則的設(shè)計還需繼續(xù)完善。本文的工作主要包括以下三個方面:(1)利用POS規(guī)則匹配的方法從用戶評價文本中提取特征觀點(diǎn)對。首先從大量訓(xùn)練評論文本中使用擴(kuò)展
4、匹配的方法挑選有效POS規(guī)則,然后利用有效POS規(guī)則在測試評論文本中提取特征觀點(diǎn)對,并給出三種修剪方法來刪除無效的特征觀點(diǎn)對。(2)基于TFIDF方法來預(yù)測隱式特征觀點(diǎn)對的潛在特征詞。缺省特征詞的觀點(diǎn)句普遍存在于用戶評論中,而現(xiàn)有的研究集中于顯式特征詞的提取,本文以完整的特征觀點(diǎn)對集合為基礎(chǔ),嘗試使用TFIDF的方法為隱式特征觀點(diǎn)對預(yù)測可能的特征詞。(3)基于擴(kuò)展的情感詞典來對評價單元進(jìn)行傾向性分析。通過對中文評價信息進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)除否
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