基于語義情感信息的評論有用性研究.pdf

1、在電子商務(wù)平臺，用戶評論為用戶提供了豐富的意見乃至購物導(dǎo)向，影響著用戶的購物決策。而隨著電子商務(wù)的發(fā)展和越來越多的用戶參與其中，在線評論的數(shù)量急劇增長，用戶難以從海量的評論中攝取有用的信息借以對產(chǎn)品的各方面有所了解，更難以從龐雜的信息流中對可靠和有用的評論加以識別。近年來針對評論的研究主要涉及垃圾評論、評論質(zhì)量和評論摘要三個方面。垃圾評論通過發(fā)掘特征基于機器學(xué)習(xí)方法都能較好識別，評論摘要和評論質(zhì)量是多年來研究領(lǐng)域一直討論的問題，是在線網(wǎng)

2、絡(luò)平臺對評論的不同組織方式。
　　本文針對評論摘要和評論質(zhì)量研究中存在的問題，主要完成了以下工作：
　　①針對傳統(tǒng)基于句法分析在不規(guī)范評論文本中的缺陷和主題模型應(yīng)用于產(chǎn)品特征提取中的問題，提出了基于句法分析和主題模型結(jié)合的改進 LDA模型SA-LDA進行產(chǎn)品特征抽取。
　?、趯τ谔卣髟~的聚類，結(jié)合語義相似度和觀點相似度的方法對特征詞之間的距離進行度量。
　　③利用句法分析得到的特征集和觀點集對觀點句進行識別，作為

3、主題模型的輸入，并結(jié)合must-link和cannot-link兩種約束條件進行主題學(xué)習(xí)，保證了模型的準確率。
　?、芴剿髟u論摘要與評論有用性之間的聯(lián)系，基于相同觀點具有一致有用性的思想，提出一個無監(jiān)督模型OSUD通過觀點支持度對評論的有用性進行預(yù)測。
　?、萃诰蛟u論回復(fù)信息對觀點支持度以及評論有用性的影響，評論回復(fù)表征了用戶針對產(chǎn)品某方面特征的意見表述，比評論有用投票更具參考價值。
　　本文的實驗數(shù)據(jù)從中關(guān)村網(wǎng)站獲取