标题:考虑产品属性层次性的评论挖掘及需求获取方法
作者:纪雪; 高琦; 李先飞; 高菲
作者机构:[纪雪]山东大学机械工程学院;;山东大学, ;;高效洁净机械制造教育部重点实验室, 济南;;济南, 山东;;山东 250061;;250061, 中国;[高琦]山东大学机械工程学院;;山 更多
通讯作者:Gao, Qi
通讯作者地址:[Gao, Q] School of Mechanical Engineering, Shandong UniversityChina;
来源:计算机集成制造系统
出版年:2020
卷:26
期:3
页码:747-759
DOI:10.13196/j.cims.2020.03.017
关键词:在线评论; 需求获取; 层次性; 产品属性; 情感极性
摘要:为提高需求获取的准确性,提出一种考虑产品属性层次性的评论挖掘及需求获取方法。首先,采用基于层次主题模型的半监督方法挖掘大量文本评论数据,得到产品; 属性层次结构树。其次,基于依存句法分析抽取产品属性对应的情感极性相关词,并对其量化表示为情感极性值,再基于属性间的加权层次关系对缺失的情感极性值; 进行补充。最后,计算每个产品属性的平均用户满意度,并分析确定下一代产品的开发需求。通过挖掘汽车之家口碑数据获取用户需求的案例,证明了所提方法的有; 效性。
收录类别:EI;CSCD;SCOPUS
资源类型:期刊论文
原文链接:https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85083295109&doi=10.13196%2fj.cims.2020.03.017&partnerID=40&md5=0564f6fe206717d216b8778354fa26cd
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