本文關(guān)鍵詞：基于意見(jiàn)挖掘的電子商務(wù)網(wǎng)站評(píng)價(jià)研究

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【摘要】： 隨著互聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)化發(fā)展,電子商務(wù)網(wǎng)站如雨后春筍般涌現(xiàn),競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈。網(wǎng)站投資者們希望知道網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng)狀況、實(shí)力、潛力等以便投資;網(wǎng)站經(jīng)營(yíng)者希望知道網(wǎng)站所受用戶的歡迎程度,網(wǎng)站的成功及不足之處;消費(fèi)者需要尋找最好的網(wǎng)站,力求以最少的支出獲得最大的價(jià)值和最好的服務(wù)。 要想解決好上述問(wèn)題,就需要有科學(xué)有效的方法對(duì)電子商務(wù)網(wǎng)站進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),以此作為比較網(wǎng)站相對(duì)優(yōu)劣和指導(dǎo)網(wǎng)站建設(shè)的重要依據(jù)。傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)方法有很多,目前通用的主要有網(wǎng)站流量指標(biāo)統(tǒng)計(jì)、專家評(píng)價(jià)和問(wèn)卷調(diào)查法等,但是總體來(lái)說(shuō)都因主觀性因素太強(qiáng),缺乏說(shuō)服力。 本文中,我們提出一種基于意見(jiàn)挖掘的方法。通過(guò)挖掘互聯(lián)網(wǎng)上顧客留下的評(píng)論性文章,統(tǒng)計(jì)出關(guān)于其中關(guān)于電子商務(wù)網(wǎng)站指標(biāo)的客觀評(píng)價(jià)。為了提高挖掘的準(zhǔn)確率,本文使用MRA(mutual reinforce approach)方法,通過(guò)對(duì)統(tǒng)計(jì)出的主題詞和情感詞反復(fù)聚類,建立起語(yǔ)義相關(guān)集。語(yǔ)義相關(guān)集發(fā)現(xiàn)了詞語(yǔ)間的潛在聯(lián)系,并以此為參照對(duì)整體的評(píng)價(jià)文本庫(kù)進(jìn)行挖掘,這種做法一方面提高了準(zhǔn)確率,另一方面由于很好的識(shí)別出主題缺省語(yǔ)句,所以兼顧到了召回率。本文的新穎之處,在于首次完全從顧客的角度出發(fā),建立以顧客中心的電子商務(wù)網(wǎng)站評(píng)價(jià),其結(jié)果相比傳統(tǒng)方法更加客觀且更具說(shuō)服力。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,語(yǔ)義相關(guān)集參照下的意見(jiàn)挖掘,統(tǒng)計(jì)出的主題詞和情感詞詞對(duì),具有較高的準(zhǔn)確率,召回率也在可以接受范圍之內(nèi),真實(shí)反映了顧客對(duì)網(wǎng)站的評(píng)價(jià)。因此,本文建立的電子商務(wù)網(wǎng)站評(píng)價(jià)意見(jiàn)挖掘模型是合理、有效的。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：F713.36;F49

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1250558