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基于在線評論的產(chǎn)品模糊推薦系統(tǒng)研究

發(fā)布時間:2017-09-30 16:07

  本文關(guān)鍵詞:基于在線評論的產(chǎn)品模糊推薦系統(tǒng)研究


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【摘要】:隨著Web2.0的快速發(fā)展,在線購物技術(shù)趨于成熟,在線購物以其方便快捷受到了大量消費者的青睞。消費者在網(wǎng)頁中留下了大量的產(chǎn)品評論信息,而這些評論中包含了大量有用的意見和情感信息,對這些意見和情感信息作深入的分析和挖掘,將有助于消費者作出正確的購物決策。本文利用自然語言處理技術(shù)和模糊計算所構(gòu)建起的基于消費者在線評論的產(chǎn)品模糊推薦系統(tǒng)將解決這一問題。 情感語言計算和分析是目前的較為熱門的研究領(lǐng)域,但對于情感詞的模糊計算和應(yīng)用目前研究還比較少。本文在利用模糊情感計算理論的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了兩個應(yīng)用模塊:根據(jù)在線評論的商品排序模塊和交互式模糊推薦和搜索模塊。 目前常見的購物搜索引擎,其對產(chǎn)品的排序方式一般以產(chǎn)品銷量或以價格為依據(jù)。商品排序模塊則有效的利用了評論文本中的評價信息,依據(jù)這些評價信息作出推薦。模塊在挖掘產(chǎn)品屬性的基礎(chǔ)上利用模板對情感詞進行提取。由于情感詞匯有其模糊屬性,結(jié)合預(yù)先建立好的情感詞匯庫和模糊規(guī)則推理庫,本模塊對情感詞匯進行模糊化計算和模糊推理,并依據(jù)計算結(jié)果對產(chǎn)品進行了推薦排序。這種推薦排序方式表達了消費者的個性化需求,有效擴展了傳統(tǒng)產(chǎn)品的推薦方式。 本系統(tǒng)的交互式模糊推薦模塊是能夠理解用戶情感的模糊推薦引擎。該引擎將用戶的模糊需求進行分析后,以模糊函數(shù)的形式表示在計算機中,經(jīng)過模糊接近度計算和模糊規(guī)則推理后,系統(tǒng)將列出最符合用戶需求的幾款產(chǎn)品,以供用戶挑選,實驗結(jié)果表明,本系統(tǒng)有較好的推薦效果。
【關(guān)鍵詞】:在線評論 模糊推薦 屬性挖掘 評論分類
【學位授予單位】:大連理工大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2012
【分類號】:TP391.3;F49
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 1 緒論8-14
  • 1.1 研究背景及意義8-9
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
  • 1.2.1 從口碑營銷角度進行的研究9
  • 1.2.2 從信息學角度進行的研究9-11
  • 1.3 本文的主要工作和組織結(jié)構(gòu)11-14
  • 1.3.1 本文的主要工作11-13
  • 1.3.2 本文的組織結(jié)構(gòu)13-14
  • 2 模糊技術(shù)及分詞模塊14-23
  • 2.1 模糊技術(shù)及相關(guān)概念14-18
  • 2.1.1 產(chǎn)品評價詞的模糊化14-16
  • 2.1.2 模糊規(guī)則推理系統(tǒng)16-18
  • 2.2 分詞模塊18-23
  • 2.2.1 系統(tǒng)分詞模塊算法18-21
  • 2.2.2 分詞效果21-22
  • 2.2.3 本章小結(jié)22-23
  • 3 商品屬性的挖掘及商品排序23-37
  • 3.1 商品屬性挖掘23-26
  • 3.1.1 商品屬性含義23
  • 3.1.2 模塊流程23-24
  • 3.1.3 一個例子24-26
  • 3.2 情感評價詞提取和模糊計算26-33
  • 3.2.1 情感評價詞提取26-27
  • 3.2.2 模糊推理計算27-30
  • 3.2.3 未登錄詞傾向性判斷30-33
  • 3.3 商品排序33-36
  • 3.3.1 計算步驟33
  • 3.3.2 實驗33-36
  • 3.4 本章總結(jié)36-37
  • 4 商品個性化推薦中的評論傾向性分類37-44
  • 4.1 利用最大熵模型對在線評論傾向性分類37-40
  • 4.1.1 商品個性化推薦中評論傾向性分類的意義37
  • 4.1.2 商品評論分類中的最大熵模型37
  • 4.1.3 使用最大熵模型的一個例子37-38
  • 4.1.4 最大熵模型在評論文本傾向性分類中的構(gòu)建38-40
  • 4.2 評論分類器分類效果實驗40-43
  • 4.3 本章總結(jié)43-44
  • 5 用戶交互式模糊推薦模塊44-52
  • 5.1 交互式推薦的意義44
  • 5.2 模塊的架構(gòu)44-45
  • 5.3 產(chǎn)品屬性挖掘和情感計算45-46
  • 5.3.1 “顯式屬性”和“隱式屬性”的挖掘45
  • 5.3.2 “隱式屬性”情感計算45-46
  • 5.4 交互式產(chǎn)品模糊推薦系統(tǒng)的實現(xiàn)46-48
  • 5.4.1 多特征產(chǎn)品匹配度的計算46-47
  • 5.4.2 模糊規(guī)則的構(gòu)建與產(chǎn)品推薦47-48
  • 5.5 實證計算與分析48-50
  • 5.6 本章總結(jié)50-52
  • 6 結(jié)論52-53
  • 參考文獻53-58
  • 攻讀碩士學位期間發(fā)表學術(shù)論文情況58-59
  • 致謝59-60

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 李實;葉強;李一軍;Rob Law;;中文網(wǎng)絡(luò)客戶評論的產(chǎn)品特征挖掘方法研究[J];管理科學學報;2009年02期

2 張華平,劉群;基于N-最短路徑方法的中文詞語粗分模型[J];中文信息學報;2002年05期

3 姚天f ;婁德成;;漢語語句主題語義傾向分析方法的研究[J];中文信息學報;2007年05期

4 徐琳宏;林鴻飛;趙晶;;情感語料庫的構(gòu)建和分析[J];中文信息學報;2008年01期

5 趙妍妍;秦兵;車萬翔;劉挺;;基于句法路徑的情感評價單元識別[J];軟件學報;2011年05期

6 黃昌寧;中文信息處理中的分詞問題[J];語言文字應(yīng)用;1997年01期



本文編號:949120

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