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| 1 | 基于Word2Vec和CNN的产品评论细粒度情感分析模型显示文摘[目的/意义]构建一种基于Word2Vec和CNN的产品评论细粒度情感分析模型。[方法/过程]首先使用Word2Vec从产品评论中构建产品特征词列表和噪声词表,其次借助噪声词表来进行产品评论特征词的提取,然后采用CNN对产品评论进行产品特征层面的细粒度情感分类,最后实现基于产品特征的产品评论聚类。[结果/结论]通过爬取京东商城华为手机评论对该模型进行训练和测试,结果表明,该模型能够有效实现产品评论的细粒度情感分析,可以有效地发现用户对产品特征的关注度和满意度。 | 蔡庆平 马海群 | 2020 | 图书情报工作2020，64，6： | 22 |
| 2 | 基于情感分析和VIKOR多属性决策法的电子商务顾客满意感测度显示文摘在电子商务环境下,赢得顾客满意是建立和保持长期客户关系的关键,因此需要建立有效的模型对顾客满意感进行评价和测量。本文以在线商品评论为数据来源,采取基于框架的情感语义分析方法,得出顾客满意感的评价属性、属性值及权重数据,与以往研究普遍采用的问卷方法相比,情感语义分析得到的信息更真实,数据处理效率更高;在情感分析的基础上采用VIKOR多属性决策法测量顾客满意感水平,该方法能够反映评价者的主观偏好,平衡考虑群体最大效用和个体遗憾,从而得出最优的评价方案。最后,通过一个真实数据的实验,验证了方法的可行性与有效性。 | 由丽萍 王嘉敏 | 2015 | 情报学报2015，34，10： | 17 |
| 3 | 产品评论文本中特征词提取及其关联模型构建与应用显示文摘网络上产品评论文本是用户对产品的评价与反馈,及时、有效挖掘其中有价值的信息是制造企业、销售商获取竞争优势迫切需要解决的问题。综合词形、词性、依存关系、控制词及其情感描述等,设计了特征词提取规则单元以及规则模板,基于条件随机场实现了产品特征词的有效提取,并对特征词进行分类;构建了特征词频次、情感评分的计算模型;结合产品特征词的内容与分类,构建了产品特征词关联模型。在此基础上,提出了基于贝叶斯网络的产品特征词关键影响因素推理方法,并以某手机产品为对象进行应用与验证。研究结果可以为制造企业、销售商的精细化管理提供实施依据。 | 余琦玮 肖颖 林静 徐新胜 王庆林 张飞 | 2017 | 中国机械工程2017，28，22： | 7 |
| 4 | 基于机器学习的商品本体细粒度语义知识获取显示文摘针对电子商务应用中商品本体模型粒度过粗和细粒度语义知识匮乏的问题,提出了商品候选属性集的5类分类特征,选择进化算法对分类特征集进行优化,研究基于机器学习的商品本体细粒度语义知识获取方法。通过SVM算法执行分类实验,结果证明了5类特征集的有效性。所提出的5类特征集对于其他领域具有一定的通用性,获取细粒度语义知识也有助于构建商品细粒度语义知识库,满足电子商务应用中对细粒度商品知识的需求。 | 傅魁 刘李利 王惠敏 | 2013 | 武汉理工大学学报(信息与管理工程版)2013，35，5： | 1 |
| 5 | 产品属性挖掘综述显示文摘产品属性挖掘是产品意见挖掘的一个热点研究分支,它从属性挖掘的角度深入研究产品评论中评论意见与评论对象之间的关系,为产品意见挖掘的细化与深入提供了可能。首先介绍了产品属性挖掘的相关概念及其与产品意见挖掘之间的联系。然后简述了本领域的发展历史及现状,同时着重分析了目前各类产品属性挖掘方法的理论原理及优缺点。最后对整个领域的研究进行了小结,对本领域的研究发展方向提出看法。 | 李博 董晓凯 莫苏宁 | 2012 | 现代商贸工业2012，24，9： | 0 |
| 6 | 中文产品评论细粒度情感分析综述显示文摘消费者在购物网站上发表的购后评论既包含对产品的总体评价,也包含对产品某些特征的评价,如何从评论文本中挖掘出细粒度情感信息是消费者和企业亟待解决的问题。从中文产品评论的特征识别、观点识别和情感词典构建等方面介绍了相关技术及研究进展,并指出了各自的优势与不足,最后展望了中文产品评论细粒度情感分析未来的研究方向。 | 胡龙茂 | 2017 | 软件导刊2017，16，7： | 0 |
| 7 | 面向属性发现的协同迭代搜索系统研究与实现显示文摘互联网上包含了大量实体的属性信息,如人物的别名、籍贯、出生年月、商品的价格、制造商等。通过搜索引擎获取此类信息时,需要从搜索结果中列出的页面中一一去查找,同时无关结果项较多,查找效率低。为了解决如何在网络上快速准确地获取特定实体属性信息的问题,提出一个面向属性发现的协同迭代搜索系统模型,并给出一种系统的实现。最后通过实验验证了系统的可用性。 | 郑智彬 黄九鸣 李爱平 | 2014 | 成都信息工程学院学报2014，29，4： | 0 |
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