本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的電子商務(wù)產(chǎn)品質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)輿情監(jiān)測(cè)技術(shù)研究

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【摘要】：近幾年來(lái)電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢(shì)頭迅猛,由之產(chǎn)生的問(wèn)題也日益凸顯,一個(gè)重要的問(wèn)題是電子商務(wù)產(chǎn)品質(zhì)量。一些企業(yè)為了追求短期經(jīng)濟(jì)效益,生產(chǎn)假冒偽劣產(chǎn)品。風(fēng)險(xiǎn)輿情數(shù)據(jù)可以為質(zhì)監(jiān)部門(mén)解決電子商務(wù)產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題提供風(fēng)向標(biāo),從而實(shí)現(xiàn)電子商務(wù)產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題“準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)、智能預(yù)警”。電子商務(wù)產(chǎn)品信息和評(píng)論作為風(fēng)險(xiǎn)輿情數(shù)據(jù)的一種,能夠集中反映出電子商務(wù)產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題的趨勢(shì)走向,具有極大的參考價(jià)值。本文從文本分類(lèi)的角度入手,從數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域出發(fā),結(jié)合文本表示模型、特征降維、分類(lèi)算法的設(shè)計(jì)和選擇等方面展開(kāi)研究,完成了以下工作及研究成果:(1)構(gòu)建電子商務(wù)產(chǎn)品信息和評(píng)論文本表示模型。產(chǎn)品信息和評(píng)論作為一種短文本,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,計(jì)算機(jī)無(wú)法理解其語(yǔ)意,所以需要通過(guò)分詞、去停用詞等操作將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化模型。為了方便統(tǒng)一地表示產(chǎn)品信息或評(píng)論內(nèi)容,引入VSM空間向量模型。模型中每一列表示一個(gè)樣本,每一行表示一個(gè)特征值,用0或1表示特征值的存在與否,那么所有非0的特征值就組成一條完整的文本信息,以便計(jì)算機(jī)識(shí)別存儲(chǔ)。(2)對(duì)電子商務(wù)產(chǎn)品信息和評(píng)論文本特征集進(jìn)行降維,提高分類(lèi)效率。即使去除標(biāo)點(diǎn)和停用詞,一條文本內(nèi)容包含的特征值依然很多,整個(gè)文本內(nèi)容特征集的規(guī)模會(huì)極大影響分類(lèi)算法的執(zhí)行。IG信息增益算法通過(guò)對(duì)特征值信息熵的排序剔除沒(méi)有貢獻(xiàn)的特征,可以對(duì)特征集進(jìn)行有閾值的選擇。(3)通過(guò)構(gòu)建快速自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使RELM能夠快速的計(jì)算隱含層節(jié)點(diǎn)權(quán)重,從而實(shí)現(xiàn)特征降維。原始的RELM正則化極限學(xué)習(xí)機(jī)常用于數(shù)據(jù)分類(lèi),將自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理應(yīng)用于RELM,使得改進(jìn)后的RELM實(shí)現(xiàn)特征提取的功能。自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)繼承了RELM計(jì)算快速的優(yōu)點(diǎn),有效提高特征提取速度。(4)選擇分類(lèi)算法對(duì)電子商務(wù)產(chǎn)品質(zhì)量信息和評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。支持向量機(jī)在處理非線性數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢(shì)使得實(shí)驗(yàn)取得了較好結(jié)果,但是相對(duì)RELM,其分類(lèi)速度相對(duì)較差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,RELM在分類(lèi)效率要優(yōu)于SVM算法,分類(lèi)準(zhǔn)確率與SVM相當(dāng)。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)計(jì)量學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：F724.6;TP311.13;TP18

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