在同類服務(wù)或產(chǎn)品中識別和量化競爭是當(dāng)前競爭關(guān)系挖掘領(lǐng)域關(guān)注的重要問題。提出科學(xué)合理的競爭關(guān)系評價指標(biāo),構(gòu)建實(shí)體競爭關(guān)系綜合評價指標(biāo)體系,使用隱含Dirichlet分布（LDA）模型對消費(fèi)者口碑評論進(jìn)行降維和主題提取,構(gòu)建口碑相似度函數(shù),對實(shí)體用戶口碑相似度進(jìn)行量化表示。根據(jù)實(shí)體地理位置屬性,計算實(shí)體空間距離,構(gòu)建實(shí)體相鄰關(guān)系并以具有相鄰關(guān)系實(shí)體的距離作為聚類中心,使用K近鄰（KNN）算法對其進(jìn)行聚類。綜合上述技術(shù)提出LTM模型,融合了用戶評論、實(shí)體地理位置屬性,量化實(shí)體間競爭關(guān)系。大量真實(shí)移動社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)上實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法在量化指標(biāo)制定、實(shí)用性和時間性能上具有較大優(yōu)勢。 

【文章來源】：計算機(jī)科學(xué)與探索. 2020,14(05)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 理論基礎(chǔ)
3 競爭關(guān)系量化
    3.1 消費(fèi)者口碑主題提取
    3.2 消費(fèi)者口碑相似度量化
    3.3 地理位置相似度量化
    3.4 LTM模型
4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.1 主題提取與相似度計算
    4.2 競爭關(guān)系量化
5 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[4]基于專利地圖的競爭情報挖掘及實(shí)證研究[J]. 鮑志彥,張紅芹.  情報雜志. 2011(09)

碩士論文
[1]面向?qū)＠男畔⒊槿∨c主題挖掘技術(shù)研究及應(yīng)用[D]. 翟東偉.北京工業(yè)大學(xué) 2017



本文編號：3196219