本文關鍵詞： 中文產(chǎn)品評論 特征觀點對 領域本體 評論挖掘模型　出處：《系統(tǒng)工程》2013年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：隨著社交媒體的發(fā)展,不斷增加的在線產(chǎn)品評論正在極大地影響電子商務市場,使得評論挖掘成為商業(yè)界與學術界共同的熱點話題。針對中文產(chǎn)品評論的特點,本文提出一種基于領域本體的建模方法,通過建立評論挖掘模型來對產(chǎn)品評論的基本評價單元——"特征觀點對"進行識別。該建模過程以設計科學研究方法論為指導。首先在模型設計階段,構建面向產(chǎn)品評論的領域本體;然后在模型實施階段,提出基于本體的特征觀點對識別方法;最后在模型評價階段,通過實驗對評論挖掘結(jié)果進行評價。實驗結(jié)果表明,本文提出的方法與其他基于統(tǒng)計的方法以及基于語義的方法相比,在性能上有明顯提高,對克服口語化嚴重和語法不規(guī)范等問題具有良好的效果。此外,通過特征觀點對的識別與統(tǒng)計,使產(chǎn)品評論這種非結(jié)構化文本轉(zhuǎn)化為機器可讀的、能理解的結(jié)構化表達并得到具有一定商業(yè)應用價值的信息。
[Abstract]:With the development of social media, the increasing number of online product reviews is greatly affecting the e-commerce market, making comment mining become a common hot topic in business and academia. This paper presents a modeling method based on domain ontology. In this paper, a comment mining model is established to identify the basic evaluation unit of product review, "feature view pair". The modeling process is guided by the methodology of design scientific research. First, it is in the stage of model design. Constructing domain ontology for product review; Then, in the stage of model implementation, an ontology-based feature view pair recognition method is proposed. Finally, in the stage of model evaluation, the results of comment mining are evaluated through experiments. The experimental results show that the proposed method is compared with other statistical methods and semantic based methods. It has a good effect on overcoming the problems of serious colloquial and nonstandard grammar. In addition, the recognition and statistics of feature point of view are adopted. The unstructured text of product review is transformed into machine-readable and comprehensible structured expression and the information with certain commercial application value is obtained.
【作者單位】： 同濟大學經(jīng)濟與管理學院;井岡山大學商學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(70971099) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項(1200219198) 上海市科技發(fā)展基金軟科學研究博士生學位論文資助項目(12692193000)
【分類號】：TP391.1;F49;F224
【正文快照】： 1引言在線評論反映了用戶通過互聯(lián)網(wǎng)對產(chǎn)品各方面發(fā)表的看法。與商家的促銷信息相比,在線評論具有獨立性、非商業(yè)性,因此深得用戶信賴。與此同時,由于缺少線下體驗,更多的用戶傾向于先看評論,后做決策。DeloitteConsumer Products Group調(diào)查顯示,有67%的網(wǎng)民會瀏覽在線評論,

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本文編號：1474007