【摘 要】
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为了挖掘线上商品评论中有价值的信息,帮助企业进行产品销售管理与决策,采用自然语言处理算法,分词汇提取用户评论中的情感分数,建立模糊综合评价模型,得到一套可用于衡量商
【机 构】
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武汉理工大学理学院,武汉理工大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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武汉理工大学学报:信息与管理工程版
论文部分内容阅读
为了挖掘线上商品评论中有价值的信息,帮助企业进行产品销售管理与决策,采用自然语言处理算法,分词汇提取用户评论中的情感分数,建立模糊综合评价模型,得到一套可用于衡量商品评论状况的综合评价方案。定义即时声誉、累计声誉与成功水平,深度挖掘“成功水平”峰值附近的数据,建立断点回归模型对过去星级与后续评论进行因果分析,运用相关系数对情绪特征词和商品星级进行相关性分析。结果表明,发现评论中“喜欢”“好”等褒义词以较高频率出现时,将短期内提高产品成为成功商品的可能性;过去星级与后续评论存在显著因果关系,情绪特征词与商品
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