本文關鍵詞： 用戶滿意度 遞歸自編碼 情感分析 灰色預測　出處：《福建師范大學學報(自然科學版)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應用和電子商務的迅速發(fā)展使得用戶滿意度分析的重要性日益凸顯.傳統(tǒng)的用戶滿意度研究都是以認知理論為基礎的小樣本分析,難以適應海量網(wǎng)絡購物數(shù)據(jù)的應用場景.針對此,提出了一種基于產(chǎn)品評論情感分析的用戶滿意度挖掘方法,首先選擇用戶評論為研究對象,然后運用半監(jiān)督的遞歸自編碼深度學習模型進行產(chǎn)品評論級情感傾向性分析,最后對用戶滿意度的動態(tài)演化模式進行灰色建模與預測.3種京東商品的評論數(shù)據(jù)的實驗表明方法的有效性.
[Abstract]:The rapid development of the wide application of the Internet and electronic commerce makes the user satisfaction analysis is becoming more and more important. The traditional research on the customer satisfaction are analyzed based on the cognitive theory of small samples, it is difficult to adapt to the massive data network shopping scenarios. In view of this, put forward a mining method of analysis of product reviews of customer satisfaction based on emotion first, select the user comments as the research object, and then use the product review level sentiment analysis model of learning recursive semi supervised self encoding depth review data on user satisfaction of the dynamic evolution model of grey model and forecast of.3 Jingdong commodity experiments show that the method is effective.

【作者單位】： 福建師范大學軟件學院;溫州醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院浙江省智慧醫(yī)療工程技術研究中心;
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1496984