Forpersonaluseonlyinstudyandresearch;mercialuse毕业论文中文摘要作为一个信息挖掘的新兴领域,电子商务网站商品评价倾向性研究成为一个研究的热点问题。利用对客户评论信息的挖掘和分析,消费者可以了解其他用户的态度倾向分布,做出更好的购买决策。销售商和生厂商则可以了解用户对自己和对竞争对手的评价,进而改进产品和服务。实现倾向性分析的前提是有效识别文本中表达主观情感、态度和观点的内容,进而对主观性成分进行判断。本文构建了基于语义的电子商务网站商品评价倾向性模型与方法体系,尝试解决当前Web环境下电子商务网站商品评价所面临的问题。merceWebsiteBasedonSemanticAbstractAsanemergingfieldofdatamining,'reviews,consumerscanunderstandtheattitudeofotherusers,,,attitudesandperspectivesofcontent,- 22基于语义的电子商务网站商品评价倾向性流程 83情感词词典以及目标词词典的构建 104倾向性分析 135手机评价倾向性实证分析 16结论 18致谢 19参考文献 20图1消费者在购买进行网络搜索比例…………………………………………………1图2评价倾向性研究流程………………………………………………………………5图3目标词词典构建流程………………………………………………………………9表1英文评论情感分析模式……………………………………………………………3表2语料1分析过程中的目标词、情感词及其极性判别……………………………16表3语料2分析过程中的目标词、情感词及其极性判别……………………………17表4语料3分析过程中的目标词、情感词及其极性判别……………………………17表5语料4分析过程中的目标词、情感词及其极性判别……………………………171绪论随着计算机的普及以及网络的发展,网络上的信息剧增。面对海量的信息资源,人们迫切地需要更加快捷准确地获得自己所需的信息。搜索引擎的出现大大提高了信息的检索速度,人们可以利用搜索引擎便利地找到信息。然而,网上很多的信息来源于人们在论坛、博客等上发表的观点和评论。这些主观性的文本数据正逐渐被人们所关注,文本主观性自动判别研究就在这样的背景下应运而生。通过采用新技术,未来的搜索引擎很有可能提供一个全新的自动分析功能——倾向性分析技术(OpinionAnalysisEvaluation),通过对人们评论的倾向性分析,我们可以从汇集的评论中得知有多少人持正面态度,有多少人持反面态度,这将帮助我们了解人们对此事物态度的倾向性分布,从而让我们做出正确的决策。,对消费者的消费行为模式产生了深刻的影响。网络已经成为人们最重要的信息来源之一(Dellarocasetal.,2005)。DoubleClickInc.(2005)对美国服装业、计算机硬件设备业、运动与健身产品行业及旅游业网络客户进
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