【摘 要】
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针对现有主题挖掘方法生成的主题分布稀疏、语义不连贯,并导致可应用性差等不足之处,提出了一种基于Gaussian LDA的在线评论主题挖掘方法。首先,通过word2vec训练得到在线评
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“基于在线评论的网络消费者群体行为预测智能技术研究”(61471083),教育部人文社会科学研究规划基金项目“基于在线评论的网络消费者群体行为机理及预测”(14YJA630044),大连市科技创新基金项目“大连智慧城市建设中基于大数据的智能决策理论方法及支持技术研究”(2018J11CY009)
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针对现有主题挖掘方法生成的主题分布稀疏、语义不连贯,并导致可应用性差等不足之处,提出了一种基于Gaussian LDA的在线评论主题挖掘方法。首先,通过word2vec训练得到在线评论的词向量,并基于Gaussian LDA模型获取在线评论的主题分布;然后,通过主题分布来计算评论的相似度矩阵并应用AP聚类算法实现在线评论聚类,通过分析聚类结果实现主题发现;最后,利用TextRank算法提取各主题的关键句子生成主题摘要,以完成对主题的描述。该方法可有效缓解消费者在线评论信息过载问题,通过淘宝、京东、豆瓣等平
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