【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)的普及帶動了傳統(tǒng)餐飲業(yè)向電子商務(wù)行業(yè)的轉(zhuǎn)變,越來越多的消費(fèi)者選擇在網(wǎng)絡(luò)上訂餐,由此產(chǎn)生的在線評論也越來越多。對消費(fèi)者客戶評論進(jìn)行分析能夠解決餐飲商家和消費(fèi)者信息不對稱的問題,讓商家更了解消費(fèi)者,消費(fèi)者也能個性化選擇。當(dāng)前市面上對評論處理的平臺不多,有的對評價(jià)的處理不是很細(xì)致。例如美團(tuán),有對評論中的提到的主題進(jìn)行計(jì)數(shù),按用戶標(biāo)記的標(biāo)簽進(jìn)行文本分類。結(jié)合某平臺上餐飲商家的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析,開發(fā)出基于文本挖掘的餐飲商家評價(jià)系統(tǒng),研究貢獻(xiàn)包括以下四個方面。第一,以提升速度為目的的商家評價(jià)數(shù)據(jù)預(yù)處理。將餐飲網(wǎng)站上的商家評論作為研究數(shù)據(jù),針對網(wǎng)絡(luò)評論數(shù)據(jù)量巨大、數(shù)據(jù)維度多的特征對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類存儲,設(shè)計(jì)出根據(jù)城市和菜品類別的主題模型。這種存儲方式較原始的存儲來說,分詞、情感分析速度有大大的提高,并且對系統(tǒng)功能的數(shù)據(jù)查詢效率有所提升。第二,以獲取準(zhǔn)確全面商家主題為目標(biāo)的主題提取。通過特征降維處理后的數(shù)據(jù),針對不同類別主題詞的不一致,用不同類別的商家評論數(shù)據(jù)進(jìn)行LDA主題提取,再根據(jù)詞頻和共現(xiàn)度篩選出餐飲的一級主題詞;為了避免中文的同義詞表達(dá)和主題詞的全面性,利用Word2vec相似詞提取得到二級主題詞。這樣的提取主題的方法包含了所有餐飲的共性主題,保證了主題詞的全面性。第三,為了準(zhǔn)確評價(jià)商家為目的設(shè)計(jì)的情感分析。針對一個句子中的多個主題識別,系統(tǒng)利用依存句法分析對評論文本進(jìn)行分析,提取出句子中的主題-情感關(guān)系對。再結(jié)合HowNet情感詞典對主題對應(yīng)的情感進(jìn)行計(jì)算,設(shè)計(jì)出每個主題評分和商家綜合評分的計(jì)算方法。計(jì)算得到的評分與美團(tuán)網(wǎng)上的評分進(jìn)行對比,計(jì)算結(jié)果保持一致,證明了商家評價(jià)的準(zhǔn)確性。最后,該系統(tǒng)采用B/S架構(gòu),運(yùn)用Web相關(guān)技術(shù)進(jìn)行餐飲商家評價(jià)系統(tǒng)的開發(fā)。根據(jù)評分結(jié)果設(shè)計(jì)出商家查詢、商家對比、滿意度分析的功能,滿足當(dāng)前用戶和商家的需求。
【學(xué)位授予單位】：重慶師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F719.3;TP391.1
【圖文】：

圖 1.1 評論分類示例圖圖 1.2 是我們消費(fèi)后進(jìn)行評價(jià)的界面，可以看到我們對總體評價(jià)給出了星代表差評，五星代表好評，并且對該評論進(jìn)行標(biāo)簽選擇，也就是分類。

評論頁面圖

圖 2.2 商家評論數(shù)據(jù)實(shí)例為了對餐飲商家評價(jià)數(shù)據(jù)的分析，從餐飲平臺上獲取了線上商家的評論、評分?jǐn)?shù)據(jù)，評論數(shù)據(jù)主要作為文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，評分?jǐn)?shù)據(jù)主要是對結(jié)果的一個準(zhǔn)

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本文編號：2783627