基于模式识别的电商产品质量特征关系挖掘及其应用

发布时间：2020-06-13 09:34

【摘要】：随着Web2.0时代的到来,电子商务的蓬勃发展,改变了人们的消费方式和企业的生产经营方式。用户反馈在电商平台上的海量评价文本中蕴含着丰富的、有价值的信息,合理挖掘和利用这些信息,为生产企业的产品质量监管提供新方式。本文的主要研究内容包括:(1)显性产品特征的提取。本文提出了基于模式匹配的方法,通过对大量的评论进行分析,根据依存语法和词之间的句法依存关系等理论,总结了产品特征需要满足的五个准则。试验结果表明,本文提出的方法是可行、有效的。(2)隐性产品特征的提取。本文提出了考虑上下文权重的方法,该方法通过计算特征相似度、特征聚类等步骤构建产品特征类和情感词的共现矩阵;通过计算上下文特征权重来评估上下文信息的可信度;综合考虑情感词和上下文特征进行隐性产品特征的提取。试验表明,本文提出的方法降低了算法复杂度,提高了隐性产品特征提取的准确率和召回率。(3)特征-语义关联结构树的构建及网络关键参量的统计。本文综合考虑显性和隐性产品特征,基于模式识别的方法构建特征-语义关联结构树,并融合情感强度词典实现了对产品特征的情感得分统计,生成产品质量管理内涵。(4)预警系统的实现。基于本文的研究成果,设计并实现了基于中文用户评论文本的产品质量预警系统。该系统可以帮助生产企业进行产品质量问题发现和产品质量预警,可以提高电商产品质量管理水平和降低电商产品质量风险。
【图文】：

图 1.1 产品生产与销售流程期的理论研究和实践检验，政府质量管理部门在传统的形成了一套较为规范、实用和成熟的管理体系和方法，法律制度和标准体系，严格监管和保障生产企业生产的随着我国电子商务的蓬勃发展，传统的产品质量监管模式和企业发展的需要。首先，我国现行的法律法规大多根是对传统的线下产品质量进行监管和服务的。而与电子，现行法律法规的建设相对滞后，电子商务的产品质量可依，无规则可循”的困境。其次，传统的产品质量监管查为例，依照国家相关法律法规，，抽查的样品应当在市内的代销产品中随机抽取。但在电子商务模式下，产品上展示，产品交付以物流配送形式实现，使得传统的监现。为了解决电子商务模式下的产品质量监管面临的困展新的、有效的监管模式。

True.matches TP FPTrue.non-matches FN TN其中，TP(Ture Positive)表示是正类且被预测为正类的样本数，FN(Fegative)表示是负类但被预测为正类的样本数，FP(False Positive)表示是负类预测为正类的样本数，TN(Ture Negative)表示是负类且被预测为负类的样。.4.4 试验结果分析为了验证本文方法的有效性，以现有的产品特征提取方法为对比分析对于本文方法是无监督方法，选取的对比方法也都是无监督的，分别为李实进的 Apriori 关联规则方法[16]，熊壮的 K-Means 聚类方法[21]。本论文通过本文所提出的方法和李实的方法、熊壮的方法，对同一个评论语料库，在特征提取方面的准确率、召回率和 指数这三个评价指标上的差异，来评文方法的优劣性。
【学位授予单位】：中国计量大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F724.6;TP391.1

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本文编号：2710979