基于商品特征挖掘的在線評(píng)論有用性分類研究.pdf

1、隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展，越來越多的消費(fèi)者習(xí)慣于網(wǎng)上購(gòu)物。消費(fèi)者在發(fā)生購(gòu)買行為后，可以對(duì)已購(gòu)買的商品進(jìn)行評(píng)論，這些評(píng)論不僅是消費(fèi)者對(duì)商品賣家的反饋，同時(shí)也能對(duì)其他消費(fèi)者提供建議和指導(dǎo)。商品的熱銷意味著商品評(píng)論的大量增加，某些火爆的商品動(dòng)輒數(shù)萬(wàn)條的評(píng)論讓賣家和買家都難以處理，這就需要雙方從海量的商品評(píng)論中快速地篩選出有用的評(píng)論，從大量冗余的信息中提取出真正可以指導(dǎo)銷售和購(gòu)買的有用信息。
　　對(duì)海量在線評(píng)論中有用信息的迫切需求使得國(guó)內(nèi)外

2、研究者都不約而同地關(guān)注起了評(píng)論挖掘的一個(gè)具體的應(yīng)用領(lǐng)域——評(píng)論有用性分類。本研究考慮到各大電商網(wǎng)站普遍無法提供全面的評(píng)論信息這一現(xiàn)實(shí)情況，從評(píng)論內(nèi)容本身及商品特征信息入手，通過商品特征挖掘?yàn)樵u(píng)論有用性分類特征的選取提供參考;為了充分利用海量的評(píng)論，本研究采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法對(duì)分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，最終得到有優(yōu)異性能的評(píng)論有用性分類模型。
　　論文首先研究已有商品特征挖掘方法的不足，從分詞、剪枝和特征選取等方面進(jìn)行有效改進(jìn)，最后得到優(yōu)化