基于屬性集合的產品評論挖掘研究.pdf

1、隨著Web2.0的興起與普及，以及電子商務的快速發(fā)展，越來越多的消費者選擇網絡購物，并發(fā)表產品評論。這些產品評論成為了潛在消費者了解產品信息的一個重要的來源，并且在一定程度上影響著消費者的潛在消費行為。針對這些非結構化的、離散分布的產品評論，產品評論挖掘采用自然語言處理技術，以自動化的方式分析這些資源，幫助企業(yè)和個人方便、有效地獲取這些信息。
　　 本文主要圍繞基于屬性的產品評論挖掘問題展開研究。在分析現有產品屬性識別方法不足的

2、基礎上，提出建立產品屬性集合的方法，從而更好的挖掘和匯總評論信息。首先，手工提取產品說明書和少量評論文本中的產品屬性詞語，利用產品屬性集合的建立思想建立針對該產品類別的屬性集合。并利用點互信息（PMI）的方法識別新評論文本中出現的新的產品屬性詞語，動態(tài)地擴展產品屬性集合。其次，利用HowNet（知網）中的正、負面評價詞組成種子情感詞集合，并利用WordNet的同義詞、反義詞集合預測評論中觀點詞的情感傾向，對種子情感詞集合進行擴展。然后，

3、根據評論句中屬性詞語、情感詞語和否定詞語的數量，利用連接詞以及就近原則計算產品屬性的情感分值，并利用產品屬性集合的層次結構將屬性分值由最底層逐層向上匯總，獲得產品各個層次上的意見分值。最后，本文以www.Amazon.com上Canon（佳能）品牌下Power shot SD780 IS相機的所有用戶評論為樣本，基于以上研究，獲得基于該款相機的意見挖掘結果，并利用產品屬性集合以及產品評價指標對結果進行局部和整體兩方面的展示。