基于評(píng)價(jià)搭配的產(chǎn)品情感傾向聚類方法研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)評(píng)論的數(shù)量正在日益增加。人們既可以在商業(yè)網(wǎng)站，也可以在博客、微博、論壇等網(wǎng)絡(luò)媒體上發(fā)表對(duì)產(chǎn)品的價(jià)格、性能和售后服務(wù)等方面的看法、建議以及意見。對(duì)于某一個(gè)流行的產(chǎn)品，若用戶采用瀏覽方式獲取大量的自己感興趣的評(píng)論信息，顯得力不從心。因此，自動(dòng)、有效地對(duì)帶有情感色彩的主觀性文本進(jìn)行分析處理，并對(duì)其進(jìn)行歸納與總結(jié)，對(duì)于普通消費(fèi)者、電子商務(wù)、網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管等具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。
　　 本文重點(diǎn)研究

2、基于Web汽車評(píng)論的情感聚類問題，在對(duì)Web評(píng)論文本數(shù)據(jù)的建立與評(píng)價(jià)搭配抽的基礎(chǔ)上，分別針對(duì)文本的情感傾向和方面的情感傾向開展聚類研究。主要內(nèi)容如下:
　　 (1)建立Web評(píng)論數(shù)據(jù)庫
　　 本文首先獲取相關(guān)的評(píng)論文本，并對(duì)評(píng)論文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)和整理，建立評(píng)論文本數(shù)據(jù)庫。結(jié)合領(lǐng)域本體知識(shí)，對(duì)評(píng)論文本中評(píng)價(jià)對(duì)象和評(píng)價(jià)詞進(jìn)行了定義和分析，并對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象間的共指關(guān)系進(jìn)行了相應(yīng)的分類。
　　 (2)基于評(píng)論文本的情感傾

3、向聚類
　　 本文首先對(duì)文本進(jìn)行特征向量化表示，并將評(píng)價(jià)詞的情感傾向與句子的傾向結(jié)合，提出了線性帶權(quán)的特征權(quán)重計(jì)算，最終采用K-Means方法，實(shí)現(xiàn)了文本的情感聚類。為了驗(yàn)證該方法的有效性，在真實(shí)汽車評(píng)論文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，特征進(jìn)行情感傾向表示，相對(duì)于用布爾權(quán)重表示和LDA的特征權(quán)重表示，在聚類的純度和F值上都有明顯提高，說明本文提出的表示方法是可行且有效的。在情感傾向評(píng)價(jià)級(jí)別上，采用了差、較差、一般、較好、好五個(gè)

4、評(píng)級(jí)，有利于人們更好的對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用。
　　 (3)基于方面的產(chǎn)品情感聚類為了對(duì)評(píng)價(jià)產(chǎn)品在更細(xì)粒度上進(jìn)行研究，針對(duì)汽車領(lǐng)域的評(píng)論文本，從安全性、操控性、動(dòng)力性、經(jīng)濟(jì)性、舒適性和服務(wù)性六個(gè)方面對(duì)汽車產(chǎn)品進(jìn)行了情感聚類，給出汽車產(chǎn)品各個(gè)方面的特性和評(píng)價(jià)，不僅可以更加準(zhǔn)確的、全面的了解觀點(diǎn)持有者表達(dá)的真正意圖，同時(shí)還可幫助決策者做出正確的決策。針對(duì)一篇評(píng)論文本中涉及多個(gè)評(píng)價(jià)產(chǎn)品的問題，本文結(jié)合汽車產(chǎn)品的領(lǐng)域信息，加入語義特征，