基于POS規(guī)則匹配的電子商務(wù)網(wǎng)站用戶評(píng)價(jià)信息的分析.pdf

1、分類號(hào)密級(jí)UDC學(xué)校代碼10497學(xué)位論文題目基于POS規(guī)則匹配的電子商務(wù)網(wǎng)站用戶評(píng)價(jià)信息的分析英文AnalysisonUserReviewInfmationinEcommerce題目WebsiteBasedonPOSPatternMatching研究生姓名范云飛姓名楊青職稱教授學(xué)位碩士單位名稱計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院郵編430063申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士學(xué)科專業(yè)名稱計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)類型科學(xué)碩士論文提交日期2015年4月論文答辯日期2015年5

2、月學(xué)位授予單位武漢理工大學(xué)學(xué)位授予日期答辯委員會(huì)主席評(píng)閱人2015年5月指導(dǎo)教師武漢理工大學(xué)碩士學(xué)位論文I摘要近年來，隨著電子商務(wù)的發(fā)展和網(wǎng)站用戶數(shù)量的增長(zhǎng)，用戶評(píng)價(jià)信息進(jìn)入爆炸性增長(zhǎng)階段。電子商務(wù)網(wǎng)站的用戶評(píng)價(jià)信息一方面是潛在用戶做出購買決策前的重要依據(jù)，另一方面也是廠商進(jìn)行產(chǎn)品改良的重要參考。而對(duì)于規(guī)模龐大的用戶評(píng)價(jià)信息，僅以人工閱讀的方式很難從中獲取有價(jià)值的信息。因此，對(duì)電子商務(wù)網(wǎng)站的用戶評(píng)價(jià)信息進(jìn)行自動(dòng)處理并產(chǎn)生有效的結(jié)果，具有

3、重要的應(yīng)用價(jià)值和研究?jī)r(jià)值。用戶評(píng)價(jià)信息分析包括從用戶評(píng)論中挖掘特征詞、挖掘觀點(diǎn)詞、傾向性分析等方面。目前研究者們已經(jīng)提出了不少有用的用戶評(píng)價(jià)分析方法，但在特征觀點(diǎn)對(duì)識(shí)別方面仍存在特征詞與觀點(diǎn)詞的搭配關(guān)系不準(zhǔn)確、未考慮隱式特征觀點(diǎn)對(duì)的特征詞預(yù)測(cè)等問題，在傾向性分析方面情感詞典的構(gòu)建及極性判斷規(guī)則的設(shè)計(jì)還需繼續(xù)完善。本文的工作主要包括以下三個(gè)方面：（1）利用POS規(guī)則匹配的方法從用戶評(píng)價(jià)文本中提取特征觀點(diǎn)對(duì)。首先從大量訓(xùn)練評(píng)論文本中使用擴(kuò)展

4、匹配的方法挑選有效POS規(guī)則，然后利用有效POS規(guī)則在測(cè)試評(píng)論文本中提取特征觀點(diǎn)對(duì)，并給出三種修剪方法來刪除無效的特征觀點(diǎn)對(duì)。（2）基于TFIDF方法來預(yù)測(cè)隱式特征觀點(diǎn)對(duì)的潛在特征詞。缺省特征詞的觀點(diǎn)句普遍存在于用戶評(píng)論中，而現(xiàn)有的研究集中于顯式特征詞的提取，本文以完整的特征觀點(diǎn)對(duì)集合為基礎(chǔ)，嘗試使用TFIDF的方法為隱式特征觀點(diǎn)對(duì)預(yù)測(cè)可能的特征詞。（3）基于擴(kuò)展的情感詞典來對(duì)評(píng)價(jià)單元進(jìn)行傾向性分析。通過對(duì)中文評(píng)價(jià)信息進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)除否