本文選題：銷量預測 + ARES�。� 參考：《計算機研究與發(fā)展》2013年08期

【摘要】：隨著Web2.0的蓬勃發(fā)展,互聯(lián)網上產生了大量由用戶發(fā)表的評論,其中表達的觀點看法對大眾消費的影響越來越大,因此分析評論中蘊含的情感信息對產品銷量的預測以及市場戰(zhàn)略的調整有實際意義.針對這一問題,在分析圖書銷售領域網絡評論特點的基礎上,提出了相應的情感分析方法,首先利用詞性列表及前綴詞典完成極性詞詞典的自動抽取與構建,然后采用基于詞典的方法對圖書的評論內容進行情感分析及量化,最后通過將抽取的情感因素融合到自回歸模型中,建立了新的預測模型——情感感知自回歸模型(autoregressive emotion-sensitive model,ARES).實驗結果表明,基于詞典的分析方法能夠有效地反映出評論自身的情感信息,并且融入了情感分析結果的模型在銷量預測方面具有更好的準確性.
[Abstract]:With the rapid development of Web2.0, there has been a lot of comments from users on the Internet, and the opinions expressed in the comments have become more and more important to public consumption.Therefore, the analysis of the emotional information contained in the review is of practical significance to the prediction of product sales and the adjustment of market strategy.In order to solve this problem, based on the analysis of the characteristics of online reviews in the field of book sales, the corresponding affective analysis method is put forward. Firstly, the polarity word dictionary is automatically extracted and constructed by using part of speech lists and prefix dictionaries.Then, the dictionary-based approach is used to analyze and quantify the comments of books. Finally, a new predictive model, the autoregressive emotion-sensitive model, is established by fusing the extracted affective factors into the autoregressive model.The experimental results show that the dictionary-based analysis method can effectively reflect the emotional information of the commentary itself, and the model incorporating the emotional analysis results has better accuracy in predicting sales volume.
【作者單位】： 大連理工大學計算機科學與技術學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(60673039,60973068) 國家“八六三”高技術研究發(fā)展計劃基金項目(2006AA01Z151) 教育部留學回國人員科研啟動基金 高等學校博士學科點專項科研基金項目(20090041110002)
【分類號】：TP393.09

【參考文獻】

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本文編號：1768233