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网上产品评价的意见挖掘模型研究

作　者: 沈陵峰
导　师: 吴春旭
学　校: 中国科学技术大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 意见挖掘产品评论文本挖掘模型网络购物
分类号: F49
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 272次
引　用: 1次
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内容摘要

随着B2C商务模式的日趋发展和网络购物的流行,互联网上存储了大量消费者对产品的评论信息,产品评论信息中蕴含着消费者使用特定商品后所表达的主观感受。这些评论性文本反映了人们的意见、态度和立场,因而具有宝贵的商业研究价值:一方面,产品评论信息有助于让生产商知道其产品在消费者心目中的地位以及受欢迎程度,这能给企业的产品研发部门提供重要的产品改进信息,从而提高产品的市场竞争力。另一方面,潜在的消费者在做出购买决策前,往往会参考B2C网上商城中顾客发表的产品评论信息来分析产品的性能并最终做出是否购买的决定,产品评论信息能有效引导潜在消费者做出购买决定。本文在文本挖掘和意见挖掘技术的基础上,提出一个Web产品评论意见挖掘模型。本文的产品评论意见挖掘模型第一次将评论文本中的观点语句分为显性极性观点语句、第一类依赖语境观点语句和第二类依赖语境观点语句。本文根据不同类型观点语句的特征,采用相应的意见挖掘技术分步进行语义极性分析。相关的研究很少关注依赖语境观点语句的极性分析,本文的意见挖掘模型着重分析两类依赖语境观点语句,运用句法规则方法和语境信息提取方法确定依赖语境观点语句的极性。最后本文以著名B2C网上商城Amazon中的产品评论作为语料进行实验分析。而且将本文的模型和相关文献中的意见挖掘模型Opinion Observer和FBS进行实验结果对比分析,结果表明本文的意见挖掘模型能有效地分析三类观点语句的极性。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第1章绪论  9-16
  1.1 研究背景及意义  9-11
    1.1.1 研究背景  9-10
    1.1.2 研究意义  10-11
  1.2 国内外研究现状  11-14
    1.2.1 国外研究现状  11-13
    1.2.2 国内研究现状  13-14
  1.3 论文的主要工作  14-15
  1.4 论文的结构  15-16
第2章文本挖掘技术概述  16-25
  2.1 文本挖掘概述  16-17
    2.1.1 文本挖掘的概念  16
    2.1.2 文本挖掘主要技术  16
    2.1.3 文本挖掘一般过程  16-17
  2.2 文本预处理  17-19
    2.2.1 特征选择  17
    2.2.2 文本表示  17-19
  2.3 文本分类  19-21
    2.3.1 简单向量距离分类算法  19-20
    2.3.2 k 近邻算法  20
    2.3.3 朴素贝叶斯算法  20
    2.3.4 支持向量机算法  20-21
  2.4 文本聚类  21-25
    2.4.1 文本聚类概述  21-23
    2.4.2 k-means 算法  23-24
    2.4.3 层次聚类方法  24-25
第3章意见挖掘理论  25-31
  3.1 意见挖掘产生的背景与研究目的  25-27
    3.1.1 意见挖掘产生的背景  25-26
    3.1.2 意见挖掘的研究目的  26-27
  3.2 意见挖掘的主要任务  27-31
    3.2.1 情感和主观性分类  27-28
    3.2.2 基于特征的意见挖掘和摘要  28-29
    3.2.3 比较型语句和关系挖掘  29-31
第4章产品评论意见挖掘模型分析  31-41
  4.1 产品评论意见挖掘模型介绍  31-33
    4.1.1 意见挖掘的工作目标  31
    4.1.2 观点语句分类  31-32
    4.1.3 意见挖掘模型及工作步骤  32-33
  4.2 提取观点语句  33
  4.3 产品评论意见挖掘中 WordNet 的运用  33-35
    4.3.1 WorldNet 介绍  33-34
    4.3.2 基于WorldNet 意见挖掘的主要思想  34
    4.3.3 基于WorldNet 意见挖掘的算法描述  34-35
  4.4 产品评论意见挖掘中句法规则的运用  35-36
    4.4.1 句法规则在意见挖掘中的必要性  35
    4.4.2 意见挖掘中句法规则的主要思想  35-36
    4.4.3 句法规则对观点语句语义极性的分析  36
  4.5 产品评论意见挖掘中外部语境信息的运用  36-41
    4.5.1 语境信息在意见极性分析中的必要性  36
    4.5.2 语境信息提取中涉及的定义  36-37
    4.5.3 提取语境信息的方法描述  37-38
    4.5.4 语义相似度对语境信息极性的分析  38-39
    4.5.5 语境信息对观点语句语义极性的分析  39-41
第5章实验分析  41-45
  5.1 数据准备  41-42
  5.2 实验设计思路  42
  5.3 实验结果分析  42-45
第6章结论与展望  45-47
  6.1 总结  45-46
  6.2 工作展望  46-47
参考文献  47-50
致谢  50-51
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果?  51

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