Web商品輿情信息集成系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，特別是Web2.0技術(shù)的應(yīng)用，互聯(lián)網(wǎng)用戶不僅僅是網(wǎng)絡(luò)信息的瀏覽者，也成為網(wǎng)絡(luò)信息的制造者，越來越多的互聯(lián)網(wǎng)用戶傾向于在網(wǎng)絡(luò)上分享信息，發(fā)表評論。電子商務(wù)是互聯(lián)網(wǎng)時代的重要經(jīng)濟產(chǎn)物，隨著網(wǎng)絡(luò)消費的激增，Web上也出現(xiàn)了海量的商品評論信息。商品評論中體現(xiàn)了消費者對商品的購買體驗和個人情感，深刻的影響著其他消費者的購買傾向，并對生產(chǎn)者定位自身產(chǎn)品，改進產(chǎn)品質(zhì)量，研發(fā)新產(chǎn)品具有重要的指導(dǎo)價值。
　　本文面向Web上商

2、品評論相對集中的Web數(shù)據(jù)源，研究商品評論信息的集成問題，設(shè)計和實現(xiàn)B/S結(jié)構(gòu)的信息咨詢平臺，向消費者和生產(chǎn)者提供專業(yè)的信息咨詢，幫助消費者選擇滿意的商品，為生產(chǎn)者了解市場，提高產(chǎn)品質(zhì)量和開拓市場提供數(shù)據(jù)支持。Web商品評論信息的集成具有先天的困難性，評論數(shù)據(jù)具有信息量大，增長速度快，類型復(fù)雜多樣，且有價值的信息密度低等特點，針對以上問題，本文的主要工作包括以下幾個方面。
　　首先，分析不同類型商品的評論信息對消費者購買傾向的影響

3、力，界定系統(tǒng)的數(shù)據(jù)對象和易于抽取數(shù)據(jù)的Web站點，基于增量爬蟲技術(shù)不斷獲取數(shù)據(jù)源上快速涌現(xiàn)的數(shù)據(jù)，避免重復(fù)爬取，提高數(shù)據(jù)獲取的效率。其次，基于樸素貝葉斯分類器技術(shù)分析網(wǎng)頁的信息相關(guān)性，過濾掉Web商品評論無關(guān)的頁面，從海量信息頁面中識別出有價值的頁面，解決數(shù)據(jù)價值密度低的問題。再次，我們通過五元組分析評論數(shù)據(jù)，建模評論數(shù)據(jù)的發(fā)布者、評論對象、時間、來源和極性，將類型復(fù)雜多樣的評論數(shù)據(jù)基于啟發(fā)式規(guī)則，抽取成結(jié)構(gòu)良好的關(guān)系數(shù)據(jù)，便于信息的檢