融合口碑和地理位置的竞争关系量化模型

发布时间：2021-05-19 18:17

　　在同类服务或产品中识别和量化竞争是当前竞争关系挖掘领域关注的重要问题。提出科学合理的竞争关系评价指标,构建实体竞争关系综合评价指标体系,使用隐含Dirichlet分布（LDA）模型对消费者口碑评论进行降维和主题提取,构建口碑相似度函数,对实体用户口碑相似度进行量化表示。根据实体地理位置属性,计算实体空间距离,构建实体相邻关系并以具有相邻关系实体的距离作为聚类中心,使用K近邻（KNN）算法对其进行聚类。综合上述技术提出LTM模型,融合了用户评论、实体地理位置属性,量化实体间竞争关系。大量真实移动社交网络数据上实验结果表明所提方法在量化指标制定、实用性和时间性能上具有较大优势。 

【文章来源】：计算机科学与探索. 2020,14(05)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 引言
2 理论基础
3 竞争关系量化
    3.1 消费者口碑主题提取
    3.2 消费者口碑相似度量化
    3.3 地理位置相似度量化
    3.4 LTM模型
4 实验结果与分析
    4.1 主题提取与相似度计算
    4.2 竞争关系量化
5 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于在线评论的商业竞争情报自动获取[J]. 聂卉,李通,何欢,刘梦圆,首欢容.  情报杂志. 2018(10)
[2]基于WEB用户产品评论的企业竞争情报挖掘实证研究[J]. 陈元,赵静.  情报科学. 2016(04)
[3]基于专利引用的企业技术竞争研究[J]. 周磊,杨威.  科学学与科学技术管理. 2014(03)
[4]基于专利地图的竞争情报挖掘及实证研究[J]. 鲍志彦,张红芹.  情报杂志. 2011(09)

硕士论文
[1]面向专利的信息抽取与主题挖掘技术研究及应用[D]. 翟东伟.北京工业大学 2017



本文编号：3196219