基于电商产品评论的产品概念层次体系自动构建研究

发布时间：2017-06-28 02:13

  本文关键词：基于电商产品评论的产品概念层次体系自动构建研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：丰富的电商领域的产品概念层次体系,有助于全面了解产品属性,进行产品信息的深度挖掘,从而进一步用于挖掘消费者需求,辅助商业决策等。传统的手工构建方法效率低、成本高。现今,海量的电商评论信息包含了大量的产品属性信息,能够用于构建产品概念层次体系。因此,文章以电商评论为数据来源,利用条件随机场抽取产品候选术语;然后结合深度学习与聚类方法生成产品的概念层次体系。该方法效率高,动态更新难度低,而且通用性比较强。实验结果表明:产品术语抽取的准确率、召回率以及F1值分别为:90.17%、70.87%、79.47%,生成的两层概念层次体系共包含87个概念。与已有概念层次体系相比,该概念体系层次清晰,易于理解,同时直接利用产品评论数据,获得的术语关注度高,更贴近产品评论挖掘的实际应用需要。
【作者单位】： 南京理工大学信息管理系;杭州师范大学阿里巴巴复杂科学研究中心;江苏省数据工程与知识服务重点实验室(南京大学);
【关键词】： 电子商务 产品本体 术语抽取 概念层次体系 评论挖掘
【基金】：杭州师范大学阿里巴巴复杂科学研究中心开放基金项目“基于多语言产品本体的电商评价情感分析研究”(项目编号:PD12001003002003) 国家社会科学基金项目“在线社交网络中基于用户的知识组织模式研究”(项目编号:14BTQ033)资助
【分类号】：TP391.1;F724.6
【正文快照】： 随着Web 2.0的飞速发展,越来越多的人通过论坛、贴吧、博客以及电子商务网站发表和共享产品评论。这些丰富的评论数据可用于发掘用户需求,引导产品定位,改进营销方案等。与此同时,评论数据的海量性,以及评论质量的良莠不齐,都会妨碍消费者准确快速地获取产品信息,降低辅助决策

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本文编号：492136