【摘 要】
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提出了一种基于商品评论的群体用户情感趋势预测方法.首先,提出了基于BosonNLP的情感特征词识别算法,对时间维度下的商品评论信息进行特征选取;其次,使用群体用户多维特征向
【机 构】
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西北大学信息科学与技术学院,西安工程大学计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61672426,61572401),国家重点研发计划项目(2017YFB1002500).
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提出了一种基于商品评论的群体用户情感趋势预测方法.首先,提出了基于BosonNLP的情感特征词识别算法,对时间维度下的商品评论信息进行特征选取;其次,使用群体用户多维特征向量构造多层感知器(MLP)模型进行情感分析;最后,融合评论时间和用户情感倾向值构建群体用户时序情感倾向序列,并通过长短时记忆网络(LSTM)模型进行时序情感趋势预测.在大规模真实数据集上的实验结果表明,MLP模型具有较好的分类效果;相比于现有的自回归(AR)模型,LSTM模型的平均均方差降低了79.06%,能够取得更加精准的预测结果.
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