基于领域本体的在线评论信息层次化挖掘

发布时间：2017-06-20 08:12

  本文关键词：基于领域本体的在线评论信息层次化挖掘，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在线评论作为潜在消费者网购的重要参考依据,挖掘其有价值的信息是有效利用的关键。针对网购平台的设计原则以及消费者的实际需求,融合社会化标注构建领域本体,基于领域本体的层次结构,将在线评论的特征词映射为本体概念,并利用Jess推理引擎提取评论中的隐性产品属性,再将概念间的层次关系映射到产品属性中,构建层次化产品属性集。基于层叠CRFs模型以及情感词典,从在线评论的极性分析到句子级的情感强度分析再到产品属性级的褒贬强度分析,实现在线评论情感倾向性的层次化分析。最后,以手机领域为例,通过四类手机在线评论语料的实验验证基于领域本体的层次化产品属性集挖掘模型以及情感倾向性层次化分析模型的有效性与准确性。
【作者单位】： 泰州学院;江苏大学管理学院;江苏大学理学院;
【关键词】： 领域本体 社会化标注 层次化 产品属性 情感倾向性
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71302087) 江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(KYZZ 0287)
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 据CNNIC报告,2013年我国新增网民5千万人,互联网普及率近46%,处于世界平均水平之上,其中网络购物人数占网民的50%,中国预计将于2015成为全球最大的网购市场[1]。网络购物与现实购物最大的劣势在于无法亲自感受商品,据另一项CNNIC关于网络购物中消费者的相关行为的研究中发现,4

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