首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   4篇
  完全免费   10篇
  自动化技术   14篇
  2019年   2篇
  2017年   1篇
  2014年   3篇
  2013年   1篇
  2012年   1篇
  2010年   2篇
  2009年   1篇
  2008年   2篇
  2006年   1篇
排序方式: 共有14条查询结果,搜索用时 46 毫秒
1.
挖掘中文网络客户评论的产品特征及情感倾向*   总被引:7,自引:1,他引:6       下载免费PDF全文
为探索中文客户评论中的产品特征及相关情感倾向的挖掘,以帮助生产商和服务商改进产品、改善服务,提高竞争力,提出采用基于Apriori算法的非监督型产品特征挖掘算法,结合监督型情感分析技术,实现对于评论中产品特征及其情感倾向的综合信息挖掘;并根据用户的关注权重将产品特征和情感倾向进行排列。采用几种从互联网下载的真实产品评论语料,对该方法进行了数据实验,实验结果初步验证了该方法的有效性。  相似文献
2.
产品评论挖掘研究综述   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
产品评论挖掘是以Web上用户发表的产品评论为挖掘对象,采用自然语言处理技术,从大量的文本数据中发现关于产品的功能和性能的评价信息的过程。产品评论挖掘是一个新兴的研究领域,是对自然语言描述的无结构数据进行数据挖掘的典型代表。产品评论中挖掘得到的信息不仅可以帮助生产厂商改进产品,还可以帮助用户合理的购买产品。对产品评论挖掘进行了全面深入地讨论,介绍了产品评论挖掘系统的通用框架,然后对产品特征提取、主观句定位、用户态度提取、态度极性判定、挖掘结果显示这5个子任务进行了详细地阐述,最后介绍了产品评论挖掘的最新方向。  相似文献
3.
李慧  张舒  顾天竺  陈晓红  吴颜 《计算机应用》2006,26(10):2509-2512
准确挖掘商务网站中的用户评论对于商家进行有效的推荐具有重要意义。提出了一种新颖的用户评论抽取(CRE)算法进行评论信息的抽取。该算法采用了页面分块与信息熵的迭代计算技术实现了评论块的自动发现与抽取。实验结果证明了该算法具有较高的查全率与查准率。  相似文献
4.
电子商务网站允许用户对商品发表评论,用户评论通常含有用户对商品的主观性体验,常被潜在顾客作为比较不同商品并作出购买选择的参考,也可被生产厂商作为市场反馈调查的数据来源.然而,由于电子商务的发展,热门商品常常拥有成百甚至上千条用户评论,这使得阅读所有评论十分耗时.提出了一种基于特征的用户评论自动摘要方法,能够自动生成简洁、全面的摘要 .首先自动从评论中识别用户评价的商品特征,根据特征对评论句分类,然后使用句子抽取的方法生成摘要 .实验证明该特征识别和特征过滤算法的查准率平均可达81%,查全率为52%.相较于Hu和Liu使用的频繁项集挖掘算法.查全率降低了6%,而查准率提高了24%,F1值提高为6%.算法更加注重特征识别的查准率,总体的摘要效果比较好.  相似文献
5.
随着社会的不断发展与进步,"学习型社会"创设观念的不断深入,"终身学习"已经逐渐成为了一种主要趋势,在无线网络技术、移动设备不断普及的形势下,移动学习方式受到了人们的广泛关注。对基于真实用户评论信息构建移动学习资源评价模型进行分析,促进学习效率的提升。  相似文献
6.
随着微博的日趋流行,微博网站已成为海量信息的发布体,对微博的研究也需要从单一的用户关系分析向微博用户及其转发内容的挖掘进行转变,该文提出了一种新的方法挖掘微博用户评论和所转发微博的文字信息,将被用户关注的层面发掘出来,从而并产生推荐。  相似文献
7.
随着网络技术的发展,越来越多用户生成的内容(user-generated content)出现在网络应用中,其中,用户评论富含用户的观点,它们在网络环境中充当越来越重要的角色.据美国Cone公司2011年的调查报告,64%的用户在购买行为之前会参考已有的用户评论.因此,为用户提供准确、简洁和真实的评论是一个迫切且重要的任务.主要围绕评论质量评估、评论总结和垃圾评论检测这3个方面综述了国际上评论质量检测与控制的研究内容、技术和方法的研究进展.在此基础上,展望该领域的发展给出了可能的研究方向.  相似文献
8.
张林  钱冠群  樊卫国  华琨  张莉 《软件学报》2014,25(12):2790-2807
以在智能移动设备上发表的用户评论作为研究对象,并将该类评论称为轻型评论。指出了轻型评论与早期互联网评论及短文本研究的异同点,并通过实验总结轻型评论的独有特性:字数少、跨度大,短小评论数量众多,评论长度与数量满足幂率分布。同时,针对轻型评论的情感分类研究展开了一系列的实验研究,发现:(1)情感分类效果随着评论长度的增加而下降;(2)传统的特征筛选方法以及特征加权方法对于轻型评论效果都不够理想;(3)极性词在短评论中比例高于长评论;(4)长、短评论在用词上存在较高的重叠度。在此基础上,提出了一种基于短评论特征共现的特征筛选方法,将短小评论中的优势信息和传统的特征筛选方法相结合,在筛选掉无用噪音的同时增补有利于分类的有效特征。实验结果表明,该方法可以有效地提高轻型评论中较长评论的分类效果。  相似文献
9.
陈琪  张莉  蒋竞  黄新越 《软件学报》2019,30(5):1547-1560
在移动应用软件中,用户评论是一种重要的用户反馈途径.用户可能提到一些移动应用使用中的问题,比如系统兼容性问题、应用崩溃等.随着移动应用软件的广泛流行,用户提供大量无结构化的反馈评论.为了从用户抱怨评论中提取有效信息,提出一种基于支持向量机和主题模型的评论分析方法RASL(review analysis method based on SVM and LDA)以帮助开发人员更好、更快地了解用户反馈.首先对移动应用的中、差评提取特征,然后使用支持向量机对评论进行多标签分类.随后使用LDA主题模型(latent dirichlet allocation)对各问题类型下的评论进行主题提取与代表句提取.从两个移动应用中爬取5 141条用户原始评论,并对这些评论分别用RASL方法和ASUM方法进行处理,得到两个新的文本.与经典方法ASUM相比,RASL方法的困惑度更低、可理解性更佳,包含更完整的原始评论信息,冗余信息也更少.  相似文献
10.
胡甜媛  姜瑛 《软件学报》2019,30(10):3168-3185
随着APP软件应用的普及,针对APP软件的用户评论数量急剧增加,基于用户评论挖掘有价值的软件使用反馈,可以帮助开发人员有针对性地维护和改进APP软件.针对不同类型的APP软件使用反馈,提出了评价对象和评价观点抽取规则,给出了评论模式和评论种子的定义;应用评论种子挖掘与之相同或相似的体现相同使用反馈类型的用户评论,基于人工标注的少量初始评论种子持续构建候选评论模式库;应用半监督自学习的方式,基于候选评论模式库动态扩充评论种子库;通过循环挖掘的方式,动态扩大挖掘体现不同使用反馈类型的APP软件用户评论的范围.实验结果表明,所提方法可以有效地挖掘体现使用反馈的APP软件用户评论,平均挖掘率达到77.82%.  相似文献
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号