本文關(guān)鍵詞：基于意見挖掘的網(wǎng)絡(luò)評論動態(tài)分析方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,各種基于互聯(lián)網(wǎng)及移動終端的技術(shù)發(fā)展使得商業(yè)數(shù)據(jù)不斷信息化并向互聯(lián)網(wǎng)終端匯集。通過數(shù)據(jù)挖掘,能夠?qū)⒕W(wǎng)絡(luò)商品交易數(shù)據(jù)充分利用,提供商業(yè)決策的關(guān)鍵信息。近來,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電商推薦系統(tǒng)、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)等應(yīng)用中有著相當(dāng)廣泛的應(yīng)用,也是越來越多管理者采取的新型而高效的業(yè)務(wù)處理方式。數(shù)據(jù)挖掘和商務(wù)智能結(jié)合數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析處理、數(shù)據(jù)集成、有效信息轉(zhuǎn)化等方法對商品交易數(shù)據(jù)、用戶反饋數(shù)據(jù)進行搜集,利用相應(yīng)的機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則等技術(shù)對數(shù)據(jù)進行處理,并根據(jù)分析結(jié)果了解產(chǎn)品的銷售信息,確定用戶的反饋意見以及用戶的觀點和情感變化,從而提高市場占有率,提升對市場的響應(yīng)速度。 當(dāng)代電商業(yè)務(wù)發(fā)展與數(shù)據(jù)挖掘的研究著重于將網(wǎng)絡(luò)商業(yè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為對業(yè)務(wù)有用的知識。同時,不斷改進數(shù)據(jù)挖掘的算法,設(shè)計出針對具體應(yīng)用的信息處理系統(tǒng),得出準(zhǔn)確的挖掘結(jié)果來表征商業(yè)數(shù)據(jù)中的隱藏知識,也是近年來數(shù)據(jù)挖掘的熱點。 與此同時,互聯(lián)網(wǎng)也成為人們發(fā)布與分享意見、觀點的一個重要媒介,意見挖掘技術(shù)也廣泛地被研究和應(yīng)用到這些信息資源上。而隨著互聯(lián)網(wǎng)及移動互聯(lián)的飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)交易、評論數(shù)據(jù)呈爆炸式增長之勢。面對如此海量、繁雜及不斷更新、動態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò)信息資源,傳統(tǒng)的文本挖掘技術(shù)顯然已經(jīng)不能滿足互聯(lián)網(wǎng)動態(tài)內(nèi)容的高維度、大數(shù)據(jù)、動態(tài)更新處理的要求。 對此,本文以商業(yè)領(lǐng)域需求為背景,提出了一種基于意見挖掘的網(wǎng)絡(luò)評論動態(tài)分析方法。這種方法不僅能夠?qū)Υ罅康木W(wǎng)絡(luò)評論數(shù)據(jù)行進動態(tài)更新處理,同時能夠?qū)τ脩粼u論文本進行分解歸類,識別用戶在不同時間段內(nèi)對產(chǎn)品相關(guān)屬性的關(guān)注程度,并且自動歸納出用戶對于相關(guān)屬性的情感傾向,得到產(chǎn)品待宣傳和改進的屬性。同時,能夠動態(tài)更新挖掘結(jié)果,最終將挖掘結(jié)果清晰地展示給管理者,使他們了解人們對某個事物的關(guān)注熱點及看法態(tài)度,便于更好地制定商業(yè)決策。 本文以時間窗口模型和文本特征提取技術(shù)為理論指導(dǎo)。歸納提取產(chǎn)品屬性,并對相應(yīng)屬性的情感傾向進行分類總結(jié)。實驗結(jié)果表明本文的方法在動態(tài)分析上非常有效。該算法不僅能給出較為準(zhǔn)確的分類結(jié)果,同時能夠動態(tài)地反映用戶觀點的變化,自動識別出值得關(guān)注的產(chǎn)品特征信息。
【關(guān)鍵詞】：意見挖掘 網(wǎng)絡(luò)評論 文本特征 情感傾向
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.1
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 研究背景及意義11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義12-13
• 1.2 研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 國外研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 論文主要工作和結(jié)構(gòu)安排16-19
• 1.3.1 論文主要工作16-17
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)安排17-19
• 第二章 文本挖掘技術(shù)簡介19-29
• 2.1 文本挖掘概述19-21
• 2.1.1 文本挖掘基本概念19
• 2.1.2 文本挖掘流程19-20
• 2.1.3 文本挖掘技術(shù)分類20-21
• 2.2 文本預(yù)處理21-24
• 2.2.1 特征選擇21-23
• 2.2.2 文本表示23-24
• 2.3 文本分類算法24-27
• 2.3.1 簡單向量距離分類算法24
• 2.3.2 K近鄰算法24-25
• 2.3.3 樸素貝葉斯算法25-26
• 2.3.4 支持向量機(Support Vector Machine)26-27
• 2.4 文本聚類算法27-28
• 2.4.1 文本聚類概述27
• 2.4.2 k-means算法27-28
• 2.4.3 層次聚類方法28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第三章 意見挖掘與動態(tài)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境29-35
• 3.1 意見挖掘的概念與任務(wù)29-30
• 3.2 意見挖掘步驟與意義30-32
• 3.2.1 意見挖掘具體步驟30-31
• 3.2.2 意見挖掘的意義31-32
• 3.3 動態(tài)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的意見挖掘32-34
• 3.3.1 網(wǎng)絡(luò)評論的特殊性32-33
• 3.3.2 意見挖掘技術(shù)在動態(tài)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的特征33-34
• 3.4 本章小結(jié)34-35
• 第四章 網(wǎng)絡(luò)評論動態(tài)分析方法35-49
• 4.1 方法概述35-37
• 4.1.1 總體框架36
• 4.1.2 模塊介紹36-37
• 4.2 評論文本的采集37
• 4.3 評論文本的預(yù)處理37-39
• 4.3.1 文本的合并及分割38
• 4.3.2 文本分詞及詞性標(biāo)注38-39
• 4.4 評論文本的特征提取及情感傾向分類39-41
• 4.4.1 頻繁詞匯的識別39-40
• 4.4.2 緊湊型檢驗和冗余檢驗40
• 4.4.3 產(chǎn)品特征-情感傾向組合提取40-41
• 4.5 評論文本的動態(tài)分析41-47
• 4.5.1 參數(shù)和定義41-44
• 4.5.2 動態(tài)意見分析算法及步驟44-47
• 4.6 本章小結(jié)47-49
• 第五章 實驗與分析49-57
• 5.1 數(shù)據(jù)來源49
• 5.2 特征提取分析49-50
• 5.3 意見演變分析50-55
• 5.4 本章小結(jié)55-57
• 第六章 總結(jié)與展望57-59
• 6.1 總結(jié)57
• 6.2 展望57-59
• 參考文獻59-63
• 致謝63-65
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的其他研究成果65

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前8條

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  本文關(guān)鍵詞：基于意見挖掘的網(wǎng)絡(luò)評論動態(tài)分析方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：283499