隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)輿情成為社會關(guān)注熱點(diǎn),而構(gòu)建基于在線評論文本情感分析的產(chǎn)品銷售預(yù)測模型成為技術(shù)熱點(diǎn)之一。在線評論文本情感分析的產(chǎn)品銷售預(yù)測不僅要科學(xué)地分析在線評論中的用戶對產(chǎn)品的情感態(tài)度,更對在線企業(yè)預(yù)測產(chǎn)品銷售具有重要的商業(yè)應(yīng)用價值。本論文在闡述在線評論的研究背景及意義和相關(guān)概念及理論的基礎(chǔ)上,對國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理,從在線評論對銷售影響、在線評論情感信息提取、基于在線評論情感信息的預(yù)測三個方面總結(jié)在線評論的研究現(xiàn)狀;其次現(xiàn)有模型進(jìn)行歸納總結(jié),重點(diǎn)闡述了從相關(guān)情感模型和相關(guān)預(yù)測模型,并基于傳統(tǒng)模型創(chuàng)新優(yōu)化構(gòu)建DS-LDA模型、MDSA模型;再次利用八爪魚爬蟲軟件對IMDB網(wǎng)站的30個電影網(wǎng)站相關(guān)在線評論進(jìn)行抓取,重點(diǎn)研究對在線評論情感極性提取分離的情感分析,并探索將獲取的情感特征和消除周期性的票房數(shù)據(jù)用于預(yù)測票房;最終通過大量實驗數(shù)據(jù)對將本文構(gòu)建的模型進(jìn)行反復(fù)糾偏校驗獲得優(yōu)化的預(yù)測模型。本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在2個方面,如下:(1)情感極性分析模型的構(gòu)建。相比于傳統(tǒng)情感模型將整篇文本情感極性判斷或者情感特征提取,該模型可從在線評論文本中提取和分離情感極性特征,更深層次地了解用戶對產(chǎn)品的情感態(tài)度;(2)流形切面動力學(xué)情感感知預(yù)測模型的構(gòu)建。相比于傳統(tǒng)預(yù)測模型需要預(yù)處理將周期性移除,該模型可以將產(chǎn)品銷售的周期性直接移除,并將非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,從而有效的解決周期性和非線性數(shù)據(jù)對產(chǎn)品銷售的影響作用。實驗結(jié)果證明:通過將本文構(gòu)建的模型具有更高的精準(zhǔn)性、有效性。
【學(xué)位單位】：廣州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：J943;F274;F724.6
【部分圖文】：

注：數(shù)據(jù)來源于 2014 年《在線評論圖 1-1 網(wǎng)購用戶在線評論閱讀情況占比《在線評論信息挖掘研究》[1]書中統(tǒng)計分析（如圖 1-2 所物決策的因素中，在線評論占據(jù)首要位置（43.3%），排名

注：數(shù)據(jù)來源于 2014 年《在圖 1-2 影響網(wǎng)購用戶購買決策的意見占比線評論成為影響消費(fèi)者購買決策的核心基礎(chǔ)是用戶往會產(chǎn)生“被信任的信息”——在線評論。其會對

圖 1-3 在線評論網(wǎng)絡(luò)口碑傳播作用示意圖由于在線評論在塑造顧客對產(chǎn)品的認(rèn)知和知覺方面起著至站為人們提供評論和評論的場所和設(shè)施已經(jīng)成為一種普遍的，已經(jīng)建立了在線評論系統(tǒng)，鼓勵消費(fèi)者發(fā)布產(chǎn)品評論促使

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 胥興安;王立磊;楊懿;;網(wǎng)絡(luò)負(fù)面口碑對旅游目的地品牌資產(chǎn)稀釋效應(yīng)——熟悉度和易感性的調(diào)節(jié)作用[J];人文地理;2015年05期

2 徐潔怡,馬威;品牌擴(kuò)展中“稀釋效應(yīng)”的消費(fèi)者認(rèn)知機(jī)制分析[J];商業(yè)研究;2005年16期

本文編號：2834135