跨领域中文微博消费意图识别方法的研究

发布时间：2017-04-05 14:08

  本文关键词：跨领域中文微博消费意图识别方法的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：网络和社交媒体在世界范围内的兴起,人们在互联网方面充当的角色逐渐多样化。以微博为代表的言论平台逐渐成为人们日常生活的重要组成部分,与此同时,电商消费平台也借助着互联网使之规模越来越大。微博用户在网络上关于商品的评论、意见对于电商的营销策略以及生产商的产品设计都有着非常巨大的价值。从微博中识别其消费意图也因此尤为重要。微博的言论来自各个领域,本文针对微博的这个特点,提出了一种基于语义距离的迁移学习算法,用于对微博意图的探测以及识别。语义距离是消费方向相关的计算,迁移学习则是针对微博言论的跨领域,这种文本分类方法可以提高识别的准确率。此外,本文利用依存句法结构以及拼音特征来解析中文微博的表达以及存在的错别字情况,借此特征可以较好地学习到一些微博的信息。最后,本文进行了相对比较全面的微博意图识别的实验,针对识别的结果做出分析,并与相关领域的研究结果作对比研究。结果表明了基于语义距离的迁移学习算法在中文微博消费意图的识别方面是可行的,效果是较为理想的。
【关键词】：消费意图识别 语义距离 迁移学习 文本分类
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.1
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究Qg容10-11
• 1.3 论文贡献11
• 1.4 论文结构11-13
• 第二章 相关研究13-23
• 2.1 意图的探测和识别13-15
• 2.1.1 搜索引擎下的意图13-14
• 2.1.2 消费意图的探测以及识别14-15
• 2.2 迁移学习15-17
• 2.3 文本处理17-20
• 2.3.1 文本的基础处理17-19
• 2.3.2 文本处理的应用领域19-20
• 2.4 语义距离20-22
• 2.4.1 向量空间模型20-21
• 2.4.2 语义距离计算21-22
• 2.4.3 词向量22
• 2.5 本章小结22-23
• 第三章 系统基础架构和基础工具23-32
• 3.1 系统基础架构23-24
• 3.2 系统基础性工作准备24-31
• 3.2.1 微博的获取与处理24-26
• 3.2.2 领域相关本体库的建立26-31
• 3.3 工具介绍31
• 3.4 本章小结31-32
• 第四章 跨领域微博意图识别的关键技术32-49
• 4.1 跨领域的迁移学习32
• 4.2 特征选择32-37
• 4.2.1 特征选择算法32-34
• 4.2.2 句法特征34-36
• 4.2.3 微博特有特征36-37
• 4.3 基于语义距离的迁移学习框架37-47
• 4.3.1 EM算法37-38
• 4.3.2 基于EM算法的迁移学习38-42
• 4.3.3 文本语义距离计算方法42-44
• 4.3.4 基于语义距离的迁移学习44-47
• 4.4 基于语义距离的原始资料分类47-48
• 4.5 本章小结48-49
• 第五章 实验方法与结果分析49-59
• 5.1 实验介绍49-50
• 5.1.1 实验语料49
• 5.1.2 分类的评价标准49-50
• 5.2 微博文本特征50-51
• 5.3 消费意图识别的实验51-57
• 5.4 基于语义距离删选无关微博的实验57-58
• 5.5 本章小结58-59
• 第六章 总结与展望59-61
• 6.1 本文总结59
• 6.2 讨论与展望59-61
• 参考文献61-65
• 致谢65-67
• 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文67-69

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 赖清楠;马皓;宋维佳;李婷婷;蒋广学;张蓓;;高校BBS与微博的用户社交行为特征分析[J];通信学报;2013年S2期

2 谢丽星;周明;孙茂松;;基于层次结构的多策略中文微博情感分析和特征抽取[J];中文信息学报;2012年01期

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6 苏金树;张博锋;徐昕;;基于机器学习的文本分类技术研究进展[J];软件学报;2006年09期

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本文编号：287130