在线评论信息挖掘分析的数据来源可靠性研究

发布时间：2018-09-19 16:19

【摘要】：通过将研究分解成三个子任务,对网络数据从运用PageRank与TrustRank剔除作弊网页开始;借助结合网页间主题相关度、时间差以及在线评论比例的权重的TC-PageRank算法,提炼与产品主题高度相关并包含大量在线评论数据的网页集;最后考虑了网页与产品主题的相似度以及网页的链接增幅对网页权威性的影响,运用改进的HITS算法,确定在线评论分析数据来源的权威网页集;而基于MapReduce的矩阵分块运算,降低了算法时空的复杂度。并通过仿真实验验证了该方法的可行性与准确性。
[Abstract]:By decomposing the research into three sub-tasks, the network data is removed from cheating pages by using PageRank and TrustRank, and the TC-PageRank algorithm which combines the weight of topic correlation, time difference and the proportion of online comments between web pages is used. Finally, considering the influence of the similarity between web page and product theme and the increase of web page link on the authority of the web page, the improved HITS algorithm is used to extract the web pages which are highly related to the product theme and contain a lot of online comment data. The authoritative web page set of online comment analysis data source is determined, and the matrix block operation based on MapReduce reduces the complexity of algorithm space and time. The feasibility and accuracy of the method are verified by simulation experiments.
【作者单位】： 江苏大学管理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(71302087) 江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(KYZZ_0287)
【分类号】：TP393.092;TP391.1

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2250666