在互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的今天,網(wǎng)絡信息復雜繁多且越來越參差不齊,對于當前的圖書出版機構來說,編輯人員的出版選題策劃方式跟不上網(wǎng)絡化發(fā)展,出版機構對圖書出版市場分析不準,不能滿足用戶個性化需求,使得消費者購書需求降低、圖書庫存負載、經(jīng)濟效益下降等問題。使用大數(shù)據(jù)技術發(fā)掘書籍的相關信息并提取和分析它必不可少。圖書評價信息中存在消費者對圖書產(chǎn)品特征的評價意見,如何得到圖書評價信息并從圖書評論中高效地提取到有價值的信息且進行個性化推薦成為本文的研究重點。本文提取了某網(wǎng)站的圖書評論為數(shù)據(jù)來源,通過圖書缺失數(shù)據(jù)填充,觀點句識別,特征提取及對圖書評論進行情感分析得到圖書評論挖掘結果并通過個性化推薦,幫助消費者及生產(chǎn)商作出科學的決策。本文首先通過網(wǎng)絡爬蟲技術,抽取網(wǎng)站上的圖書評論信息,構建原始評論數(shù)據(jù)集;使用提出的KIEM算法來填充具有缺失數(shù)據(jù)的原始評論數(shù)據(jù)集;利用細粒度情感分析方法,提出一個新的情感分析方法---情感推薦指數(shù)算法(ARIA),有針對性的選取出版物的評價對象及其屬性分析讀者情感傾向,充分考慮句子中沒有明顯的情感詞,但是句子是隱形情感句對情感的影響,對有情感詞的書評情感進行分析和無情感詞的書評...

【文章頁數(shù)】：48 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容
    1.4 課題重點解決的問題和創(chuàng)新點
    1.5 論文組織結構
2 相關理論及技術綜述
    2.1 數(shù)據(jù)挖掘技術概述
    2.2 數(shù)據(jù)挖掘相關算法介紹
        2.2.1 缺失數(shù)據(jù)填充算法介紹
        2.2.2 情感分析方法介紹
        2.2.3 協(xié)同過濾推薦算法介紹
    2.3 本章小結
3 圖書缺失數(shù)據(jù)填充算法研究
    3.1 EM算法的簡介
    3.2 EM算法的研究與改進
        3.2.1 圖書數(shù)據(jù)提取與預處理
        3.2.2 EM算法的應用對比研究
        3.2.3 EM算法的改進
    3.3 實驗結果及性能分析
    3.4 本章小結
4 基于圖書評價的情感分析方法及個性化推薦研究
    4.1 圖書評價的情感分析方法研究
        4.1.1 觀點句識別方法與研究
        4.1.2 情感詞書評情感分析
        4.1.3 情感推薦指數(shù)算法(ARIA)
    4.2 個性化推薦研究
        4.2.1 傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法
        4.2.2 基于因果聚類的協(xié)同過濾推薦算法
        4.2.3 基于模糊相似關系的協(xié)同過濾推薦算法
    4.3 實驗結果及性能分析
    4.4 本章小結
5 出版物選題策劃系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)設計
        5.1.1 系統(tǒng)框架結構設計
        5.1.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設計
        5.1.3 系統(tǒng)功能設計
    5.2 出版物選題策劃系統(tǒng)實現(xiàn)
6 總結與展望
    6.1 總結
    6.2 展望
參考文獻
作者攻讀學位期間取得的研究成果



本文編號：3771402