在常用評論特征的基礎(chǔ)上,提出了一種基于搜索引擎（如百度）的文本相似性方法獲取評論與產(chǎn)品標(biāo)題之間的相似性,并作為新的評論特征建立評論推薦模型。實(shí)驗(yàn)證明,引入評論與產(chǎn)品相似性特征可明顯改進(jìn)評論推薦機(jī)制的有效性,同時(shí)文本相似性評價(jià)的準(zhǔn)確性可以借助搜索引擎得到較大提升。 

【文章來源】：工業(yè)工程與管理. 2019,24(05)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

圖３主題數(shù)目與對數(shù)似然率關(guān)系圖

應(yīng)用３．３獲取特征向量（１）評論主題特征采用ＴＦ－ＩＤＦ方法獲取評論關(guān)鍵詞后，應(yīng)用ＬＤＡ［１５］方法，對整個(gè)評論集進(jìn)行主題分析。本文以對數(shù)似然率為縱軸，得到其與評論集主題數(shù)量的關(guān)系如圖３所示，由此確定當(dāng)前語料庫最佳主題數(shù)量為８。對每個(gè)主題下的特征詞進(jìn)行總結(jié)并命名，依次為：服務(wù)、功能、聲音、使用、外觀、物流、性價(jià)比、質(zhì)量，ＬＤＡ得到的詞語交叉較為嚴(yán)重，借助ｗｏｒｄ２ｖｅｃ［１６］修正后結(jié)果如圖４所示。圖３主題數(shù)目與對數(shù)似然率關(guān)系圖圖４主題及部分特征詞圖（２）評論與產(chǎn)品標(biāo)題相似性選擇ＳｉｍＳＥ、Ｓｉｍｈａｓｈ［１７］、基于《現(xiàn)代漢語分類詞典》的相似性評價(jià)（ＳｉｍｉｌａｒｉｔｙＭｅａｓｕｒｅｂａｓｅｄｏｎＣｉｄｉａｎ，ＣＤ＿Ｓｉｍ）［１８］三種方法分別求解評論與產(chǎn)品標(biāo)題相似性特征值，以作對比。（３）其余特征值選用漢語詞法分析系統(tǒng)對文本進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)詞性相關(guān)特征變量６個(gè)（名詞數(shù)量、動詞數(shù)量、形容詞數(shù)量、副詞數(shù)量、副形詞數(shù)量、詞性復(fù)雜度）。獲取情感極性分值變量２個(gè)（積極情感分值、消極情感分值）。（４）向量歸一化獲取評論的各維度特征后，選擇“最大值－最小值”歸一化，消除量綱的影響。加入評論的獲贊數(shù)作為預(yù)測變量，所得數(shù)據(jù)集示例如表２所示，示例中的相似性計(jì)算方法為ＳｉｍＳＥ方法。表２歸一化后數(shù)據(jù)集示例特征評論１評論２評論３評論長度０．２３１０．２２５０．０

工業(yè)工程與管理第５期率、功能、圖片數(shù)量、形容詞數(shù)量、副形詞數(shù)量、詞性復(fù)雜度、評論長度、與產(chǎn)品標(biāo)題相似性、性價(jià)比均對評論有效性有顯著的正向作用，表明評論內(nèi)容越豐富深刻，獲贊數(shù)可能越高。評論時(shí)間對評論的有效性有顯著的負(fù)向作用，意味著評論時(shí)間越早，獲贊數(shù)具備越高的可能。圖５ＬＡＳＳＯ變量壓縮結(jié)果３．５實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比以是否加入三種方法所得評論與產(chǎn)品標(biāo)題相似性特征為變量，隨機(jī)多次選取單個(gè)產(chǎn)品相關(guān)評論的８０％（向下取整）作為訓(xùn)練集，其余評論作為預(yù)測集。對評論集中１１個(gè)產(chǎn)品分別建立４種支持向量機(jī)模型，模型含義如表３所示。對于每個(gè)產(chǎn)品的評論集，將點(diǎn)贊數(shù)去重后降序排列，選擇第１０個(gè)值為邊界將評論集分為兩個(gè)子集，記為高贊評論集和其他評論集。由于點(diǎn)贊數(shù)與評論并非一一對應(yīng)，因此，高贊評論集的元素個(gè)數(shù)一般大于１０。表３四種模型的含義模型是否有相似性特征計(jì)算相似性的方法ＳＶＭ否／ＳｉｍＳＥ－ＳＶＭ是ＳｉｍＳＥＳｉｍｈａｓｈ－ＳＶＭ是ＳｉｍｈａｓｈＣＤ＿Ｓｉｍ－ＳＶＭ是ＣＤ＿Ｓｉｍ選擇平均絕對誤差（ＭＡＥ）、均方根誤差（ＲＭＳＥ）、模型對高贊評論的預(yù)測查準(zhǔn)率（Ｐ）及召回率（Ｒ）作為評價(jià)指標(biāo)，取每種模型對１１個(gè)產(chǎn)品相關(guān)評論多次Ｋ－折交叉驗(yàn)證的最優(yōu)結(jié)果的均值，對比如表４所示。Ｐ＝ＴＰＴＰ＋ＦＰ（１７）Ｒ＝ＴＰＴＰ＋ＦＮ（１８）其中，ＴＰ表示“預(yù)測為高贊評論，實(shí)際為高贊評論”，ＦＰ表示“

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3512416