【摘 要】
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[目的/意义]在线用户在社交网络分享产品的体验,即便是同种产品的评论,往往包含不同的子话题(产品的不同方面)。面向在线评论的子话题挖掘能够分析参与者对产品的不同方面的
【机 构】
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上海财经大学信息管理与工程学院,上海市金融信息技术研究重点实验室
【基金项目】
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全国教育科学规划教育部重点课题“新媒体环境对大学生学业情绪的影响及教学策略研究”(编号:DIA170369)研究成果之一
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[目的/意义]在线用户在社交网络分享产品的体验,即便是同种产品的评论,往往包含不同的子话题(产品的不同方面)。面向在线评论的子话题挖掘能够分析参与者对产品的不同方面的关注及需求,为管理者提供更多的决策支持。[方法/过程]现有话题挖掘多采用分类、聚类、概率主题模型的方法,由于描述同一产品的文档往往十分相似,现有方法难以保证子话题的差异性。为此,将概率主题模型融合词共现关系,提出GPLSA方法,包括PLSA算法初步识别子话题、去除公共背景词、合并相似的子话题及更新子话题关键词等步骤。[结果/结论]知乎网站MO
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