產(chǎn)品需求挖掘是企業(yè)在產(chǎn)品創(chuàng)新前端的重要任務(wù)。在日益發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,具有數(shù)據(jù)量大、評價客觀、來源廣泛等特點的在線評論成為產(chǎn)品需求研究的重要來源,其具有的不規(guī)范、非結(jié)構(gòu)等問題也逐漸被技術(shù)手段所克服。在目前的基于在線評論的需求挖掘的相關(guān)研究中,評論中的產(chǎn)品特征和觀點識別,評論的情感分類,評論中的觀點聚類等領(lǐng)域是研究熱點所在,已有不少學(xué)者在這些研究方向都取得了一定的研究成果。然而,當前研究大多針對單一的研究領(lǐng)域,而對于從在線評論到最終產(chǎn)品需求這整個過程的綜合性研究還較少。同時,在每一個單獨領(lǐng)域的研究中,現(xiàn)有的算法所能達到的效果以及跨領(lǐng)域的適應(yīng)性還不理想。通過對文本挖掘各個研究領(lǐng)域的系統(tǒng)研究,提出并設(shè)計從原始在線評論到產(chǎn)品需求的整個需求挖掘流程,其中包含產(chǎn)品特征與觀點識別,標簽情感分類,觀點聚類總結(jié)三個核心步驟�；诖肆鞒�,對每個步驟所涉及的算法進行對比、選擇和改進,通過多個數(shù)據(jù)實驗,分別檢驗各個改進算法的有效性。在產(chǎn)品特征與觀點識別階段,在分詞、詞性分析、句法分析的基礎(chǔ)上,采用基于規(guī)則匹配的算法來實現(xiàn);在標簽的情感分類階段,采用基于構(gòu)建情感詞典,并設(shè)計相應(yīng)的情感得分匹配算法來實現(xiàn);在觀點聚... 

【文章來源】：廈門大學(xué)福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

特征類標簽數(shù)量柱狀圖

僅從單一維度獲取的信息較為片面，如果綜合這兩個方面的指標，繪??制散點圖，就可以更全面地看出用戶對于每個特征類的關(guān)注和喜好分布，可以更??客觀地呈現(xiàn)產(chǎn)品特征類的表現(xiàn)情況，進而判斷產(chǎn)品可能存在的需求，散點圖的繪??－

對于散點圖的總結(jié)觀測可以從以下幾方面進行：標簽數(shù)多且情感得分低的特??征是企業(yè)最應(yīng)該關(guān)注的部分，因為這部分特征有大量的關(guān)注且情感傾向較為負向，??是最需要優(yōu)先滿足的、用戶需求最強烈的部分；標簽數(shù)多而情感得分高的部分是??企業(yè)最需要維持的部分，這些特征被多數(shù)人需求且當前產(chǎn)品能很好地滿足用戶；??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]中文在線評論的產(chǎn)品特征與觀點識別:跨領(lǐng)域的比較研究[J]. 王偉,王洪偉,盛小寶.  管理工程學(xué)報. 2017(04)
[2]情感分類研究進展[J]. 陳龍,管子玉,何金紅,彭進業(yè).  計算機研究與發(fā)展. 2017(06)
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[4]一種基于句法分析的情感標簽抽取方法[J]. 李綱,劉廣興,毛進,葉光輝.  圖書情報工作. 2014(14)
[5]在線商品評論效用排序模型研究[J]. 李志宇.  現(xiàn)代圖書情報技術(shù). 2013(04)
[6]負面在線評論對產(chǎn)品銷量的影響:基于淘寶網(wǎng)的實證研究[J]. 張耕,郭寧.  消費經(jīng)濟. 2012(06)
[7]基于依存句法的博文情感傾向分析研究[J]. 馮時,付永陳,陽鋒,王大玲,張一飛.  計算機研究與發(fā)展. 2012(11)
[8]網(wǎng)絡(luò)口碑動機與口碑行為的關(guān)系研究[J]. 閻俊,蔣音波,常亞平.  管理評論. 2011(12)
[9]基于句法樹結(jié)構(gòu)的情感評價單元抽取算法[J]. 黃億華,濮小佳,袁春風,武港山.  計算機應(yīng)用研究. 2011(09)
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本文編號：3374245