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基于模式識別的電商產(chǎn)品質(zhì)量特征關(guān)系挖掘及其應(yīng)用

發(fā)布時間:2020-06-13 09:34
【摘要】:隨著Web2.0時代的到來,電子商務(wù)的蓬勃發(fā)展,改變了人們的消費方式和企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營方式。用戶反饋在電商平臺上的海量評價文本中蘊含著豐富的、有價值的信息,合理挖掘和利用這些信息,為生產(chǎn)企業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)管提供新方式。本文的主要研究內(nèi)容包括:(1)顯性產(chǎn)品特征的提取。本文提出了基于模式匹配的方法,通過對大量的評論進(jìn)行分析,根據(jù)依存語法和詞之間的句法依存關(guān)系等理論,總結(jié)了產(chǎn)品特征需要滿足的五個準(zhǔn)則。試驗結(jié)果表明,本文提出的方法是可行、有效的。(2)隱性產(chǎn)品特征的提取。本文提出了考慮上下文權(quán)重的方法,該方法通過計算特征相似度、特征聚類等步驟構(gòu)建產(chǎn)品特征類和情感詞的共現(xiàn)矩陣;通過計算上下文特征權(quán)重來評估上下文信息的可信度;綜合考慮情感詞和上下文特征進(jìn)行隱性產(chǎn)品特征的提取。試驗表明,本文提出的方法降低了算法復(fù)雜度,提高了隱性產(chǎn)品特征提取的準(zhǔn)確率和召回率。(3)特征-語義關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)樹的構(gòu)建及網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵參量的統(tǒng)計。本文綜合考慮顯性和隱性產(chǎn)品特征,基于模式識別的方法構(gòu)建特征-語義關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)樹,并融合情感強度詞典實現(xiàn)了對產(chǎn)品特征的情感得分統(tǒng)計,生成產(chǎn)品質(zhì)量管理內(nèi)涵。(4)預(yù)警系統(tǒng)的實現(xiàn);诒疚牡难芯砍晒,設(shè)計并實現(xiàn)了基于中文用戶評論文本的產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)警系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以幫助生產(chǎn)企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量問題發(fā)現(xiàn)和產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)警,可以提高電商產(chǎn)品質(zhì)量管理水平和降低電商產(chǎn)品質(zhì)量風(fēng)險。
【圖文】:

銷售流程,產(chǎn)品生產(chǎn)


圖 1.1 產(chǎn)品生產(chǎn)與銷售流程期的理論研究和實踐檢驗,政府質(zhì)量管理部門在傳統(tǒng)的形成了一套較為規(guī)范、實用和成熟的管理體系和方法,法律制度和標(biāo)準(zhǔn)體系,嚴(yán)格監(jiān)管和保障生產(chǎn)企業(yè)生產(chǎn)的隨著我國電子商務(wù)的蓬勃發(fā)展,傳統(tǒng)的產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)管模式和企業(yè)發(fā)展的需要。首先,我國現(xiàn)行的法律法規(guī)大多根是對傳統(tǒng)的線下產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)管和服務(wù)的。而與電子,現(xiàn)行法律法規(guī)的建設(shè)相對滯后,電子商務(wù)的產(chǎn)品質(zhì)量可依,無規(guī)則可循”的困境。其次,傳統(tǒng)的產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)管查為例,依照國家相關(guān)法律法規(guī),,抽查的樣品應(yīng)當(dāng)在市內(nèi)的代銷產(chǎn)品中隨機抽取。但在電子商務(wù)模式下,產(chǎn)品上展示,產(chǎn)品交付以物流配送形式實現(xiàn),使得傳統(tǒng)的監(jiān)現(xiàn)。為了解決電子商務(wù)模式下的產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)管面臨的困展新的、有效的監(jiān)管模式。

產(chǎn)品特征,對比試驗,樣本數(shù),無監(jiān)督


True.matches TP FPTrue.non-matches FN TN其中,TP(Ture Positive)表示是正類且被預(yù)測為正類的樣本數(shù),F(xiàn)N(Fegative)表示是負(fù)類但被預(yù)測為正類的樣本數(shù),F(xiàn)P(False Positive)表示是負(fù)類預(yù)測為正類的樣本數(shù),TN(Ture Negative)表示是負(fù)類且被預(yù)測為負(fù)類的樣。.4.4 試驗結(jié)果分析為了驗證本文方法的有效性,以現(xiàn)有的產(chǎn)品特征提取方法為對比分析對于本文方法是無監(jiān)督方法,選取的對比方法也都是無監(jiān)督的,分別為李實進(jìn)的 Apriori 關(guān)聯(lián)規(guī)則方法[16],熊壯的 K-Means 聚類方法[21]。本論文通過本文所提出的方法和李實的方法、熊壯的方法,對同一個評論語料庫,在特征提取方面的準(zhǔn)確率、召回率和 指數(shù)這三個評價指標(biāo)上的差異,來評文方法的優(yōu)劣性。
【學(xué)位授予單位】:中國計量大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:F724.6;TP391.1

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