面向电子商务网站的产品属性提取算法

发布时间：2018-06-16 01:26

  本文选题：商品评论 + 产品属性　； 参考：《小型微型计算机系统》2013年11期

【摘要】：从商品评论中抽取作为评价对象的产品属性及判断评价的极性(正面评价、负面评价、中性评价),对于充分挖掘利用电子商务网站上积累的大量商品评论,为消费者的购物决策和生产者的生产决策提供支持,具有重要意义.本文针对现有算法的不足,结合中文电子商务网站中商品评论的特点,提出了综合模板、频率和HITS的无监督学习算法,用于从中文商品评论中识别产品属性.充分的实验结果表明,所提出的无监督算法对产品属性识别的F值可以达到77.3%,优于文献中提出的其他类似算法.
[Abstract]:The product attributes and the polarity of judgment evaluation (positive evaluation, negative evaluation, neutral evaluation) are extracted from commodity reviews. It is of great significance to fully excavate a large amount of commodity reviews on the e-commerce website and provide support to consumers' shopping decision and producer's production decision. Inadequacy of the algorithm, combined with the characteristics of commodity reviews in Chinese e-commerce websites, an unsupervised learning algorithm of integrated template, frequency and HITS is proposed to identify product attributes from Chinese commodity reviews. The full experimental results show that the proposed unsupervised algorithm can reach 77.3% of the F value of product attribute recognition, which is superior to the literature. Other similar algorithms.
【作者单位】： 四川大学计算机学院;
【基金】：高等学校博士学科点专项科研基金项目(20100181120029)资助
【分类号】：TP393.092

【参考文献】

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【共引文献】

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