【摘 要】
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[目的 /意义]网络用户在线评论是用户对某产品或服务机构体验感知的反馈,对网络用户在线评论的文本挖掘是情报分析的重要内容.[方法/过程]为了更有效从海量网络用户在线评论文本中挖掘用户感兴趣的信息,本研究爬取TripAdvisor网站四大城市的酒店用户在线评论,基于主题图谱理论和文本聚类算法构建网络用户在线评论的聚类模型,通过图谱可视化揭示不同地区酒店用户观点差异,并分析不同图谱的社会网络特征.[结果/结论]研究发现酒店用户最关注的是服务,其次是酒店的环境和位置.本研究能够快速挖掘酒店用户关注内容,对帮助酒
【机 构】
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华中师范大学信息管理学院,湖北武汉430079;东华大学计算机科学与技术学院,上海201620
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[目的 /意义]网络用户在线评论是用户对某产品或服务机构体验感知的反馈,对网络用户在线评论的文本挖掘是情报分析的重要内容.[方法/过程]为了更有效从海量网络用户在线评论文本中挖掘用户感兴趣的信息,本研究爬取TripAdvisor网站四大城市的酒店用户在线评论,基于主题图谱理论和文本聚类算法构建网络用户在线评论的聚类模型,通过图谱可视化揭示不同地区酒店用户观点差异,并分析不同图谱的社会网络特征.[结果/结论]研究发现酒店用户最关注的是服务,其次是酒店的环境和位置.本研究能够快速挖掘酒店用户关注内容,对帮助酒店管理者了解用户住宿需求并以此提高用户满意度具有重要价值.[创新/局限]本文结合主题图谱和文本挖掘技术构建酒店用户在线评论主题图谱,在大数据文本主题聚类上显示出优越性.但本文仅分析TripAdvisor网站四个城市中部分酒店的用户在线评论,数据面覆盖不够广泛.
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