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从海量的在线评论中挖掘重要评论是帮助消费者快速决策的关键。基于复杂网络理论,以评论内容为网络节点,评论间的语义相似度为链接的权重,构建在线评论网络,通过分析评论网络的全局统计数据,论证了所构建网络的合理性;依据评论网络中的社区结构特性,划分面向主题的评论网络社区;并基于PageRank网页排序算法,在结合复杂网络节点重要性评价方法的同时,结合社区属性,构建重要评论的多属性决策方法。通过仿真实验验证了该方法在全局以及局部网络的可行性和准确性。