基于超网络的在线商品评论情感分析模型及应用研究

发布时间：2025-06-25 22:17

　　近年来,电子商务的发展极大促进了人们购物的热情,众多网购平台积累了海量的在线评论数据。这些评论除了包含大量的短文本信息外,还涉及用户、时间因素、情感信息等多种非文本信息,不仅成为消费者进行选购时的重要参考内容,也成为商家、企业进行决策与分析的重要切入点。从海量的产品评论中分析用户的兴趣及偏好,已经成为企业提升商品和服务质量、制定营销策略,把握流行趋势不可或缺的信息来源。网购平台作为信息传播与共享的一种,用户之间产生的评论形成了一个具有多节点和复杂结构的系统网络。普通的网络不能够表达用户、评论、情感间的关系。超网络作为一种能够刻画复杂系统,描述具有多层特征、多级特征和多准则的真实社会网络的新方法,逐渐受到领域专家的重视。本文在采集京东平台上手机商品评论数据的基础上,对在线评论进行深入分析。主要研究内容如下:(1)在线评论预处理。首先利用网络爬虫技术采集了京东平台上真实的手机评论文本数据,利用自然语言处理技术对在线评论文本内容进行预处理。通过依存句法分析提取特征观点对,并利用Word2vec技术建立词向量模型,构建产品特征集,识别在线评论的主题特征,为构建情感分析模型奠定基础。(2)构建基于...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-4欧氏距离与余弦距离的关系图

安徽工程大学硕士学位论文14通过计算两个文本特征向量之间的空间距离来判断文本的相似度，距离越小，越相似。以三维向量为例，欧氏距离与余弦距离的关系如图2-4所示。Figure2-4Relationshipbetweeneuclideandistanceandcosinedistan....

图2-5基于情感词典的情感分析方法一般流程

安徽工程大学硕士学位论文

图2-6基于机器学习的情感分析流程图

图-基于情感词典的情感分析方法一般流程2.3.2基于机器学习的情感分析方法基于机器学习的情感分析是通过给定的数据集对模型进行训练，最终得到预测结果的一种分析方法，主要包括有监督、半监督和无监督的方法。它是对自然语言进行情感分析处理时的一种流行方法，相较于原始的基于词典的....

图3-1产品竞争力分析模型

安徽工程大学硕士学位论文18特征及观点，使不同的网络间形成了联系，构建了超边。并且每层之间的节点又分别通过评论关联、特征关联、情感相似等特点彼此相连，构成产品竞争力情感分析超网络。Figure3-1Analysismodelofproductcompetitiveness图3-1....

本文编号：4052701