本文關(guān)鍵詞：基于意見挖掘的電子商務(wù)網(wǎng)站評價研究

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【摘要】： 隨著互聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)化發(fā)展,電子商務(wù)網(wǎng)站如雨后春筍般涌現(xiàn),競爭日趨激烈。網(wǎng)站投資者們希望知道網(wǎng)站的運營狀況、實力、潛力等以便投資;網(wǎng)站經(jīng)營者希望知道網(wǎng)站所受用戶的歡迎程度,網(wǎng)站的成功及不足之處;消費者需要尋找最好的網(wǎng)站,力求以最少的支出獲得最大的價值和最好的服務(wù)。 要想解決好上述問題,就需要有科學(xué)有效的方法對電子商務(wù)網(wǎng)站進行綜合評價,以此作為比較網(wǎng)站相對優(yōu)劣和指導(dǎo)網(wǎng)站建設(shè)的重要依據(jù)。傳統(tǒng)的評價方法有很多,目前通用的主要有網(wǎng)站流量指標統(tǒng)計、專家評價和問卷調(diào)查法等,但是總體來說都因主觀性因素太強,缺乏說服力。 本文中,我們提出一種基于意見挖掘的方法。通過挖掘互聯(lián)網(wǎng)上顧客留下的評論性文章,統(tǒng)計出關(guān)于其中關(guān)于電子商務(wù)網(wǎng)站指標的客觀評價。為了提高挖掘的準確率,本文使用MRA(mutual reinforce approach)方法,通過對統(tǒng)計出的主題詞和情感詞反復(fù)聚類,建立起語義相關(guān)集。語義相關(guān)集發(fā)現(xiàn)了詞語間的潛在聯(lián)系,并以此為參照對整體的評價文本庫進行挖掘,這種做法一方面提高了準確率,另一方面由于很好的識別出主題缺省語句,所以兼顧到了召回率。本文的新穎之處,在于首次完全從顧客的角度出發(fā),建立以顧客中心的電子商務(wù)網(wǎng)站評價,其結(jié)果相比傳統(tǒng)方法更加客觀且更具說服力。 實驗結(jié)果表明,語義相關(guān)集參照下的意見挖掘,統(tǒng)計出的主題詞和情感詞詞對,具有較高的準確率,召回率也在可以接受范圍之內(nèi),真實反映了顧客對網(wǎng)站的評價。因此,本文建立的電子商務(wù)網(wǎng)站評價意見挖掘模型是合理、有效的。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：F713.36;F49

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本文編號：1250558