本文選題：情感分類 + 用戶原創(chuàng)內(nèi)容��； 參考：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2013年碩士論文

【摘要】：縱觀Web2.0世界，用戶原創(chuàng)內(nèi)容(UGC, user-generated content)吸引了眾多數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域?qū)W者的目光，獲取、跟蹤并最大化利用這些用戶原創(chuàng)內(nèi)容也逐漸變成企業(yè)相關(guān)部門的一項(xiàng)任務(wù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，與過去的十幾年相比，對(duì)投放的產(chǎn)品和服務(wù)獲取市場(chǎng)反饋越來越容易，越來越多的企業(yè)通過在線評(píng)論，獲取市場(chǎng)反饋情報(bào)。因此，在線評(píng)論不僅是消費(fèi)者購買決策的重要依據(jù)，同時(shí)也為企業(yè)所用，輔助與支持決策。進(jìn)而如何提高UGC的投資回報(bào)率，使得工作更有效率，是每個(gè)企業(yè)關(guān)注的。汽車作為一種高價(jià)、不常購買的商品，比較而言消費(fèi)者會(huì)傾向于把更真實(shí)的感觀發(fā)布到網(wǎng)上，，因而高效的識(shí)別出消費(fèi)者對(duì)汽車的評(píng)論情感傾向并提煉出關(guān)鍵性的問題，對(duì)汽車企業(yè)有很大的應(yīng)用意義。 本文旨在探究情感分類模型在汽車領(lǐng)域在線評(píng)論的效果，找出適合汽車在線評(píng)論的情感分類方法，編寫汽車評(píng)論情感挖掘系統(tǒng)。首先，論文對(duì)國(guó)內(nèi)外文本情感分類模型的研究現(xiàn)狀做了系統(tǒng)性地總結(jié)，并歸納出三個(gè)主要的文本情感分類算法，樸素貝葉斯(Na ve Bayes)、支持向量機(jī)(SVM)、決策樹C4.5(J48)；本文為研究這三種算法對(duì)汽車評(píng)論情感分類的優(yōu)劣，在論文實(shí)驗(yàn)部分抓取兩個(gè)來源的汽車在線評(píng)論數(shù)據(jù)，將大量數(shù)據(jù)規(guī)范化預(yù)處理，導(dǎo)入情感分類模型，對(duì)三個(gè)算法的分類性能進(jìn)行比較，最后利用調(diào)試出的最優(yōu)模型對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行分類，編寫汽車評(píng)論情感挖掘系統(tǒng)。 本研究可以高效地從海量評(píng)論中獲得民眾對(duì)于某一產(chǎn)品或服務(wù)的某些特征的正負(fù)面評(píng)價(jià)。在技術(shù)導(dǎo)向上，本文在基于機(jī)器語言的中文文本情感分類研究上做出定量分析，為汽車評(píng)論的情感識(shí)別建立汽車領(lǐng)域情感詞典；行為導(dǎo)向上，本研究對(duì)汽車行業(yè)在線評(píng)論情感分析進(jìn)行了深入的探討，有很好的實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值，為后續(xù)企業(yè)構(gòu)建市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)提供了一個(gè)開發(fā)的方向。
[Abstract]:Throughout the world of Web2.0, user-generated content (UGC, user-generated content) has attracted the attention of many scholars in the field of data mining, acquiring, tracking and maximizing the use of these user-generated content has gradually become a task of relevant departments of enterprises.With the popularity of Internet technology, compared with the past decade, it is more and more easy to get market feedback on the products and services put in, and more and more enterprises obtain market feedback information through online reviews.Therefore, online reviews are not only an important basis for consumers to make purchase decisions, but also are used by enterprises to assist and support decision-making.Then how to improve the return on investment of UGC and make the work more efficient is the concern of every enterprise.As a high-priced, infrequently purchased product, consumers tend to post more realistic feelings on the Internet, thus effectively identifying consumers' emotional tendency to comment on the car and refining key issues.To the automobile enterprise has the very big application significance.The purpose of this paper is to explore the effect of emotion classification model in the field of automobile online review, to find out the suitable emotion classification method for automobile online review, and to compile an emotion mining system for automobile review.Firstly, this paper systematically summarizes the research status of text emotion classification model at home and abroad, and concludes three main text emotion classification algorithms.In order to study the merits and demerits of these three algorithms to classify the emotion of automobile review, in the experiment part of this paper, we grab the online review data from two sources, and normalize the preprocessing of a large amount of data, in order to study the merits and demerits of these three algorithms for the classification of automobile reviews, which are based on the support vector machine (SVM) and the decision tree (C4.5).This paper introduces the emotion classification model, compares the classification performance of the three algorithms, and finally classifies the test samples with the debugging optimal model, and compiles the automobile comment emotion mining system.This study can efficiently obtain positive and negative comments from a large number of comments on certain characteristics of a product or service.In terms of technology orientation, this paper makes quantitative analysis in the research of emotion classification of Chinese text based on machine language, and establishes the emotion dictionary of automobile field for emotion recognition of automobile review.This research deeply discusses the emotion analysis of automobile industry online comment, which has good practical application value, and provides a developing direction for the subsequent enterprises to build market data mining system.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TP391.1;F713.36;F416.471

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本文編號(hào)：1754312