本文關(guān)鍵詞：Web觀點挖掘系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《揚(yáng)州大學(xué)》 2011年

Web觀點挖掘系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)研究

宮海平  

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展和普及,互聯(lián)網(wǎng)已成為人們獲取信息的重要渠道；同時,它也成為人們表達(dá)自己觀點、看法、情感的平臺。因此,在各大電子商務(wù)網(wǎng)站、電子公告板以及門戶網(wǎng)站上出現(xiàn)了大量的有關(guān)各種商品的評論信息。商家和廠家的決策者需要了解顧客使用他們商品情況的反饋意見,潛在的購買者也需要根據(jù)別人的使用體驗來作出是否購買該商品的決定。對于商品生產(chǎn)廠家和潛在的商品購買者而言,面對網(wǎng)絡(luò)上如此大量、復(fù)雜的評論信息,如何迅速有效地獲取自己感興趣的商品評論的總體觀點極性傾向(正面的還是負(fù)面的)就成為了一個新的問題。觀點挖掘技術(shù)的出現(xiàn),正是為了解決這個問題。它融合了信息檢索、信息抽取、文本分類、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、本體論等眾多技術(shù),具有一定的文本理解能力,更具有一定的智能性。 近年來觀點挖掘技術(shù)的研究十分活躍,由于觀點挖掘涉及到大量的理論技術(shù),本文只對觀點挖掘系統(tǒng)中的幾個關(guān)鍵方面進(jìn)行了深入的研究,并嘗試構(gòu)建了一個觀點挖掘系統(tǒng)(OMS)框架,主要的研究工作如下： 1)根據(jù)PageRank算法的思想,結(jié)合基于文本內(nèi)容的啟發(fā)式方法和基于Web超鏈分析的方法二者之間的優(yōu)點,提出一種新的爬行方法,為我們的觀點搜索系統(tǒng)專門設(shè)計了分布式的、改進(jìn)的聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲算法,并實現(xiàn)了這個高效的分布式的聚焦爬蟲子系統(tǒng)。 2)基于最大熵和支持向量機(jī)的方法進(jìn)行評論的高質(zhì)量與低質(zhì)量分類研究,過濾掉大量低質(zhì)量的商品評論,從而保證觀點搜索系統(tǒng)能夠給出高質(zhì)量的查詢結(jié)果。 3)利用《知網(wǎng)》構(gòu)造具有主觀性詞的種子列表,然后,根據(jù)從《知網(wǎng)》中獲得的主觀詞種子列表以及《知網(wǎng)》中詞與詞之間相似或相反的關(guān)系提出了一個觀點詞的極性傾向判別算法,從而構(gòu)建一個帶有標(biāo)注詞語情感極性傾向的主觀詞詞典。 4)使用了本論文的成果以及其它研究者的成果設(shè)計了一個基于Web的觀點評論挖掘系統(tǒng)框架。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：揚(yáng)州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

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