基于餐館評論文本的主題提取及情感分析方法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用發(fā)展的不斷深入，人們生產(chǎn)生活各個方面都深受影響，隨之產(chǎn)生的各種文本數(shù)據(jù)呈爆炸式增長，這些文本的數(shù)量變得異常龐大并且蘊(yùn)含著很多重要的信息。因此，從這些文本數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確快速地提取到有用信息的方法研究具有重要的應(yīng)用價值。文本主題提取和情感分析是提取文本信息的常用方法，而推薦系統(tǒng)模型是文本信息應(yīng)用的重要領(lǐng)域方向。但由于網(wǎng)絡(luò)文本結(jié)構(gòu)多樣，風(fēng)格迥異，中文語言復(fù)雜性等因素使中文文本信息的處理具有一定的挑戰(zhàn)性，因此，在當(dāng)前的推薦系統(tǒng)模型

2、中，對文本信息的利用也非常有限。
　　針對以上問題，本論文基于餐館用戶評論文本致力于將主題提取和情感分析結(jié)果應(yīng)用于個性化推薦模型。傳統(tǒng)的個性化推薦系統(tǒng)大多基于用戶與商品的歷史互動行為數(shù)據(jù)建立用戶的偏好模型，進(jìn)而針對用戶的興趣偏好進(jìn)行信息推薦。隨著互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的完善，龐大的網(wǎng)上文本評論數(shù)據(jù)能夠直觀反映用戶的行為偏好，這些信息的利用對個性化推薦模型的建立具有很重要的參考價值。網(wǎng)絡(luò)文本主題提取可以了解用戶關(guān)注的產(chǎn)品特性，而情感分析可以反映

3、用戶對產(chǎn)品各個特征的喜惡程度，與從歷史行為進(jìn)行用戶偏好分析相比，從用戶評論得到用戶的偏好更直觀更準(zhǔn)確。
　　本課題做了三方面的研究工作:首先對原始評論文本進(jìn)行處理，構(gòu)建聚類半監(jiān)督主題擴(kuò)展方法，從而得到用戶關(guān)注的主題;接著綜合現(xiàn)有的通用情感詞典和評論文本構(gòu)建專用情感詞典，利用專用情感詞典對用戶關(guān)注的主題進(jìn)行情感分析，綜合得到用戶的偏好;最后根據(jù)從用戶評論文本中獲得的用戶偏好對用戶進(jìn)行個性化推薦。
　　論文使用大眾點(diǎn)評網(wǎng)站用戶餐