【摘要】：隨著Web2.0時代的到來,電子商務的蓬勃發(fā)展,改變了人們的消費方式和企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營方式。用戶反饋在電商平臺上的海量評價文本中蘊含著豐富的、有價值的信息,合理挖掘和利用這些信息,為生產(chǎn)企業(yè)的產(chǎn)品質量監(jiān)管提供新方式。本文的主要研究內(nèi)容包括:(1)顯性產(chǎn)品特征的提取。本文提出了基于模式匹配的方法,通過對大量的評論進行分析,根據(jù)依存語法和詞之間的句法依存關系等理論,總結了產(chǎn)品特征需要滿足的五個準則。試驗結果表明,本文提出的方法是可行、有效的。(2)隱性產(chǎn)品特征的提取。本文提出了考慮上下文權重的方法,該方法通過計算特征相似度、特征聚類等步驟構建產(chǎn)品特征類和情感詞的共現(xiàn)矩陣;通過計算上下文特征權重來評估上下文信息的可信度;綜合考慮情感詞和上下文特征進行隱性產(chǎn)品特征的提取。試驗表明,本文提出的方法降低了算法復雜度,提高了隱性產(chǎn)品特征提取的準確率和召回率。(3)特征-語義關聯(lián)結構樹的構建及網(wǎng)絡關鍵參量的統(tǒng)計。本文綜合考慮顯性和隱性產(chǎn)品特征,基于模式識別的方法構建特征-語義關聯(lián)結構樹,并融合情感強度詞典實現(xiàn)了對產(chǎn)品特征的情感得分統(tǒng)計,生成產(chǎn)品質量管理內(nèi)涵。(4)預警系統(tǒng)的實現(xiàn)�；诒疚牡难芯砍晒�,設計并實現(xiàn)了基于中文用戶評論文本的產(chǎn)品質量預警系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以幫助生產(chǎn)企業(yè)進行產(chǎn)品質量問題發(fā)現(xiàn)和產(chǎn)品質量預警,可以提高電商產(chǎn)品質量管理水平和降低電商產(chǎn)品質量風險。
【圖文】：

圖 1.1 產(chǎn)品生產(chǎn)與銷售流程期的理論研究和實踐檢驗，政府質量管理部門在傳統(tǒng)的形成了一套較為規(guī)范、實用和成熟的管理體系和方法，法律制度和標準體系，嚴格監(jiān)管和保障生產(chǎn)企業(yè)生產(chǎn)的隨著我國電子商務的蓬勃發(fā)展，傳統(tǒng)的產(chǎn)品質量監(jiān)管模式和企業(yè)發(fā)展的需要。首先，我國現(xiàn)行的法律法規(guī)大多根是對傳統(tǒng)的線下產(chǎn)品質量進行監(jiān)管和服務的。而與電子，現(xiàn)行法律法規(guī)的建設相對滯后，電子商務的產(chǎn)品質量可依，無規(guī)則可循”的困境。其次，傳統(tǒng)的產(chǎn)品質量監(jiān)管查為例，依照國家相關法律法規(guī)，，抽查的樣品應當在市內(nèi)的代銷產(chǎn)品中隨機抽取。但在電子商務模式下，產(chǎn)品上展示，產(chǎn)品交付以物流配送形式實現(xiàn)，使得傳統(tǒng)的監(jiān)現(xiàn)。為了解決電子商務模式下的產(chǎn)品質量監(jiān)管面臨的困展新的、有效的監(jiān)管模式。

True.matches TP FPTrue.non-matches FN TN其中，TP(Ture Positive)表示是正類且被預測為正類的樣本數(shù)，F(xiàn)N(Fegative)表示是負類但被預測為正類的樣本數(shù)，F(xiàn)P(False Positive)表示是負類預測為正類的樣本數(shù)，TN(Ture Negative)表示是負類且被預測為負類的樣。.4.4 試驗結果分析為了驗證本文方法的有效性，以現(xiàn)有的產(chǎn)品特征提取方法為對比分析對于本文方法是無監(jiān)督方法，選取的對比方法也都是無監(jiān)督的，分別為李實進的 Apriori 關聯(lián)規(guī)則方法[16]，熊壯的 K-Means 聚類方法[21]。本論文通過本文所提出的方法和李實的方法、熊壯的方法，對同一個評論語料庫，在特征提取方面的準確率、召回率和 指數(shù)這三個評價指標上的差異，來評文方法的優(yōu)劣性。
【學位授予單位】：中國計量大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：F724.6;TP391.1

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本文編號：2710979