以用戶為中心的觀點挖掘研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網技術的飛速發(fā)展，博客、社交網絡、微博等平臺的出現(xiàn)，使得人們在網絡上發(fā)表個人觀點變得更為方便快捷。如何從海量數據中提取出消費者、商家、政府等群體需要的信息，并對其進行分析、總結，從而形成有有針對性的、可讀性強的分析結果，就變得尤為重要。而現(xiàn)階段研究者們所進行的觀點挖掘，絕大多數都忽略了觀點的一個本質特性，即評論者的主觀性。單純地針對評論進行觀點挖掘，而未能很好地考慮用戶的行為，將影響挖掘結果的精確性。
　　針對以上問題，本

2、文通過引入用戶的行為來對現(xiàn)有的觀點挖掘技術進行改進。本文的研究成果主要體現(xiàn)在以下兒個方面:
　　(1)針對數值評論部分提出了基于HITS算法的改進挖掘算法;
　　(2)針對文本評論部分采用了樸素貝葉斯分類法，將評論內容映射為分值形式;
　　(3)將數值部分與文本部分評論相結合，剔除不相匹配的評論，從而為用戶提供更高可信度的觀點挖掘結果。
　　對比實驗表明，兩種算法均取得了較好的效果，兩部分評論的結合有效提高了挖掘