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

【摘要】：縱觀Web2.0世界，用戶原創(chuàng)內容(UGC, user-generated content)吸引了眾多數(shù)據(jù)挖掘領域學者的目光，獲取、跟蹤并最大化利用這些用戶原創(chuàng)內容也逐漸變成企業(yè)相關部門的一項任務。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的普及，與過去的十幾年相比，對投放的產(chǎn)品和服務獲取市場反饋越來越容易，越來越多的企業(yè)通過在線評論，獲取市場反饋情報。因此，在線評論不僅是消費者購買決策的重要依據(jù)，同時也為企業(yè)所用，輔助與支持決策。進而如何提高UGC的投資回報率，使得工作更有效率，是每個企業(yè)關注的。汽車作為一種高價、不常購買的商品，比較而言消費者會傾向于把更真實的感觀發(fā)布到網(wǎng)上，，因而高效的識別出消費者對汽車的評論情感傾向并提煉出關鍵性的問題，對汽車企業(yè)有很大的應用意義。 本文旨在探究情感分類模型在汽車領域在線評論的效果，找出適合汽車在線評論的情感分類方法，編寫汽車評論情感挖掘系統(tǒng)。首先，論文對國內外文本情感分類模型的研究現(xiàn)狀做了系統(tǒng)性地總結，并歸納出三個主要的文本情感分類算法，樸素貝葉斯(Na ve Bayes)、支持向量機(SVM)、決策樹C4.5(J48)；本文為研究這三種算法對汽車評論情感分類的優(yōu)劣，在論文實驗部分抓取兩個來源的汽車在線評論數(shù)據(jù)，將大量數(shù)據(jù)規(guī)范化預處理，導入情感分類模型，對三個算法的分類性能進行比較，最后利用調試出的最優(yōu)模型對測試樣本進行分類，編寫汽車評論情感挖掘系統(tǒng)。 本研究可以高效地從海量評論中獲得民眾對于某一產(chǎn)品或服務的某些特征的正負面評價。在技術導向上，本文在基于機器語言的中文文本情感分類研究上做出定量分析，為汽車評論的情感識別建立汽車領域情感詞典；行為導向上，本研究對汽車行業(yè)在線評論情感分析進行了深入的探討，有很好的實踐應用價值，為后續(xù)企業(yè)構建市場數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)提供了一個開發(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.
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP391.1;F713.36;F416.471

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