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基于內(nèi)容分析的評論組織方法研究

發(fā)布時間:2017-11-26 01:05

  本文關(guān)鍵詞:基于內(nèi)容分析的評論組織方法研究


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【摘要】:隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展及其對信息交互的支持,用戶評論數(shù)據(jù)與日俱增。商品評論通常包括一個數(shù)字評分和一段非結(jié)構(gòu)化的文字描述。其中,數(shù)字評分反映了評論商品的總體評價,而評論文本則提供更為詳細(xì)的商品屬性描述信息。評論內(nèi)容是從用戶角度出發(fā)對商品的評價,如用戶使用商品或體驗服務(wù)后的感受,所以評論內(nèi)容所傳達(dá)的信息是決定用戶消費行為的關(guān)鍵因素之一。商家試圖通過評論為商品打口碑、找問題;消費者則閱讀評論來全面了解商品。因此,對評論數(shù)據(jù)的收集、整理和分析逐漸成為電子商務(wù)網(wǎng)站的一項重要工作。然而,由于移動終端和無線網(wǎng)絡(luò)的普及,評論數(shù)據(jù)的生成已不受時間和空間約束,導(dǎo)致評論數(shù)量呈爆炸式增長;同時,移動設(shè)備的出現(xiàn)對評論處理任務(wù)提出更高的要求,即處理結(jié)果要精簡。面對海量的評論數(shù)據(jù),為了提高評論信息的利用率,如何分析和組織評論內(nèi)容是亟待解決的問題。有效組織評論內(nèi)容不僅可以解決信息過載的問題,還能提高用戶體驗從而增強電子商務(wù)網(wǎng)站的可用性。當(dāng)前的評論組織方法通常根據(jù)評論質(zhì)量選擇top-K條評論作為結(jié)果集呈現(xiàn)給用戶?梢詮纳唐穼傩愿采w度和觀點分布一致性這兩方面來評估評論質(zhì)量。但現(xiàn)有方法并未區(qū)分top-K評論集中屬性的重要性,也沒考慮其中觀點的多樣性。因此本文提出基于屬性重要程度的代表性評論集生成方案,令生成的結(jié)果集質(zhì)量高且觀點豐富。此外,已有工作通常把每條評論與單件商品關(guān)聯(lián)起來,即默認(rèn)一條評論只針對一件商品。對類似餐館的應(yīng)用場景而言,現(xiàn)有代表性評論集生成方案存在粒度較粗的缺點。單條餐館評論可能涉及多道菜,用戶更希望看到基于菜的評論組織結(jié)果。為從評論集中生成每件單品的評論摘要,本文首次提出針對評論包含多件商品的解決方案。以單品為中心為評論集中每件單品生成評論摘要,包括總體評分和K條最能代表這件商品的評論短語。本文主要針對以下兩大問題展開研究:·評論質(zhì)量評估和top-K評論集生成技術(shù)1.首先,提出一種衡量商品屬性重要性的方法,計算屬性對應(yīng)權(quán)重。通過加入屬性重要性這一因素,提高評估評論質(zhì)量的準(zhǔn)確度。2.然后,介紹一種基于聚類的評論多樣性評估方法,該方法根據(jù)屬性觀點上的分布對評論進(jìn)行聚類。3.接著,設(shè)計一種多樣化算法從不同類中按比例地選擇評論,使最終選擇的top-K條評論能覆蓋更多屬性的觀點,反映商品評論集中的觀點分布。4.最后,從網(wǎng)絡(luò)購物網(wǎng)站爬取商品評論數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗,驗證本文top-K評論評估與選擇方案的有效性!ひ詥纹窞橹行牡脑u論摘要生成技術(shù)1.首先,提出一種判斷評論短語是否包含用戶觀點的方法。該方法基于非監(jiān)督學(xué)習(xí),根據(jù)評論短語中N元詞串的信息熵對評論短語進(jìn)行分類。2.然后,設(shè)計三種挖掘評論短語觀點的方法,通過評論的整體評分來預(yù)測其中每條有觀點短語的對應(yīng)評分,并以此作為評論短語的觀點。根據(jù)商品相關(guān)評論短語的評分,可以進(jìn)一步得到一個商品評分。3.接著,介紹兩種多樣化算法分別從按觀點以及按屬性觀點聚合的類中選擇評論短語作為評論摘要,使最終選擇的K條評論短語能達(dá)到商品屬性和用戶觀點的多樣化。4.最后,從在線評論網(wǎng)站爬取餐館評論數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗,驗證本文以單品為中心的評論摘要生成方案的有效性。
【學(xué)位授予單位】:華東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:F724.6;TP393.092

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9 余文U

本文編號:1227993


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