基于用戶評(píng)論的互聯(lián)網(wǎng)商品綜合評(píng)分方法的研究.pdf

1、商品的用戶評(píng)論蘊(yùn)含了豐富的用戶情感信息，是消費(fèi)者購(gòu)物的重要參考依據(jù)。然而，隨著電子商務(wù)的蓬勃發(fā)展，電子商務(wù)平臺(tái)層出不窮，商品種類和數(shù)量飛速增長(zhǎng)，用戶評(píng)論信息也隨之呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，這為消費(fèi)者提供更豐富更全面服務(wù)的同時(shí)，也給消費(fèi)者帶來(lái)了困擾，即消費(fèi)者很難對(duì)比分析出多個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站上同一商品的質(zhì)量、物流、服務(wù)等某一方面的優(yōu)劣或整體優(yōu)劣，從而做出正確的購(gòu)物決策。因此，如何高效準(zhǔn)確地為互聯(lián)網(wǎng)商品進(jìn)行綜合評(píng)分，以幫助消費(fèi)者對(duì)比各電商平臺(tái)上商品的優(yōu)劣

2、，從而做出正確的購(gòu)物決策，是當(dāng)前電子商務(wù)領(lǐng)域急需解決的問(wèn)題。
　　為解決這個(gè)問(wèn)題，本文設(shè)計(jì)了一種基于用戶評(píng)論的互聯(lián)網(wǎng)商品綜合評(píng)分方案。本文的主要工作包括以下三部分，一是分析現(xiàn)有評(píng)論情感傾向值計(jì)算方法的缺點(diǎn)，提出了一種用戶評(píng)論評(píng)分方法，該方法通過(guò)綜合應(yīng)用N-Gram模型、信息增益方法和logistic分類器，計(jì)算評(píng)論的情感傾向值，實(shí)現(xiàn)用戶評(píng)論的評(píng)分;二是分析當(dāng)前評(píng)論挖掘系統(tǒng)的缺點(diǎn)，提出了一種互聯(lián)網(wǎng)商品綜合評(píng)分方法，該方法通過(guò)提取商品

3、的評(píng)價(jià)因素，計(jì)算評(píng)價(jià)因素的權(quán)重向量和商品關(guān)于各評(píng)價(jià)因素的評(píng)分，實(shí)現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)商品的綜合評(píng)分;三是通過(guò)實(shí)驗(yàn)的方式，驗(yàn)證了評(píng)論評(píng)分方法具有較高的準(zhǔn)確性和工作效率，表明了當(dāng)誤差系數(shù)為0.1時(shí)，商品二級(jí)評(píng)價(jià)因素的評(píng)分平均準(zhǔn)確率達(dá)到90.31％。
　　本文設(shè)計(jì)的基于用戶評(píng)論的互聯(lián)網(wǎng)商品綜合評(píng)分方案，能夠基于各電商平臺(tái)公開(kāi)的用戶評(píng)論信息，準(zhǔn)確地計(jì)算出互聯(lián)網(wǎng)商品的多個(gè)評(píng)價(jià)因素的評(píng)分及滿足用戶個(gè)性化需求的綜合評(píng)分，能夠?yàn)橄M(fèi)者和銷售者提供決策支持，