基于产品评论情感分析的用户满意度挖掘

发布时间：2018-02-09 03:42

  本文关键词： 用户满意度 递归自编码 情感分析 灰色预测　出处：《福建师范大学学报(自然科学版)》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：互联网的广泛应用和电子商务的迅速发展使得用户满意度分析的重要性日益凸显.传统的用户满意度研究都是以认知理论为基础的小样本分析,难以适应海量网络购物数据的应用场景.针对此,提出了一种基于产品评论情感分析的用户满意度挖掘方法,首先选择用户评论为研究对象,然后运用半监督的递归自编码深度学习模型进行产品评论级情感倾向性分析,最后对用户满意度的动态演化模式进行灰色建模与预测.3种京东商品的评论数据的实验表明方法的有效性.
[Abstract]:The rapid development of the wide application of the Internet and electronic commerce makes the user satisfaction analysis is becoming more and more important. The traditional research on the customer satisfaction are analyzed based on the cognitive theory of small samples, it is difficult to adapt to the massive data network shopping scenarios. In view of this, put forward a mining method of analysis of product reviews of customer satisfaction based on emotion first, select the user comments as the research object, and then use the product review level sentiment analysis model of learning recursive semi supervised self encoding depth review data on user satisfaction of the dynamic evolution model of grey model and forecast of.3 Jingdong commodity experiments show that the method is effective.

【作者单位】： 福建师范大学软件学院;温州医科大学附属第一医院浙江省智慧医疗工程技术研究中心;
【分类号】：TP391.1

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本文编号：1496984