隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的不斷發(fā)展,網(wǎng)絡輿情成為社會關注熱點,而構建基于在線評論文本情感分析的產(chǎn)品銷售預測模型成為技術熱點之一。在線評論文本情感分析的產(chǎn)品銷售預測不僅要科學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)預測產(chǎn)品銷售具有重要的商業(yè)應用價值。本論文在闡述在線評論的研究背景及意義和相關概念及理論的基礎上,對國內(nèi)外相關文獻進行梳理,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測三個方面總結在線評論的研究現(xiàn)狀;其次現(xiàn)有模型進行歸納總結,重點闡述了從相關情感模型和相關預測模型,并基于傳統(tǒng)模型創(chuàng)新優(yōu)化構建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)站相關在線評論進行抓取,重點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)用于預測票房;最終通過大量實驗數(shù)據(jù)對將本文構建的模型進行反復糾偏校驗獲得優(yōu)化的預測模型。本文的貢獻主要體現(xiàn)在2個方面,如下:(1)情感極性分析模型的構建。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)流形切面動力學情感感知預測模型的構建。相比于傳統(tǒng)預測模型需要預處理將周期性移除,該模型可以將產(chǎn)品銷售的周期性直接移除,并將非結構化文本數(shù)據(jù)和結構化產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)進行融合,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。實驗結果證明:通過將本文構建的模型具有更高的精準性、有效性。
【學位單位】：廣州大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：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者購買決策的核心基礎是用戶往會產(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)，鼓勵消費者發(fā)布產(chǎn)品評論促使

【參考文獻】

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1 胥興安;王立磊;楊懿;;網(wǎng)絡負面口碑對旅游目的地品牌資產(chǎn)稀釋效應——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;品牌擴展中“稀釋效應”的消費者認知機制分析[J];商業(yè)研究;2005年16期

本文編號：2834135