【摘 要】
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用户在线评论是影响消费者汽车产品选择决策的重要信息来源。已有的基于用户在线评论的产品排序研究中,较少考虑用户评价标准差异对排序结果的影响。基于文本型、数值型和极性评论数据,本文提出一种考虑个体评价标准差异的汽车产品排序方法:首先分析文本型评论中的用户情感,构建情感词典,得到初步情感得分;然后利用数值型和极性评论相关值为参数的可变语言尺度函数对情感得分进行调整,以平衡个体评价标准差异的影响;最后用概率语言集来表达调整后的情感得分及其概率密度,根据DS-PLWA算子进行融合得到最终评价结果。基于汽车之家论坛上
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(72074076)。
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用户在线评论是影响消费者汽车产品选择决策的重要信息来源。已有的基于用户在线评论的产品排序研究中,较少考虑用户评价标准差异对排序结果的影响。基于文本型、数值型和极性评论数据,本文提出一种考虑个体评价标准差异的汽车产品排序方法:首先分析文本型评论中的用户情感,构建情感词典,得到初步情感得分;然后利用数值型和极性评论相关值为参数的可变语言尺度函数对情感得分进行调整,以平衡个体评价标准差异的影响;最后用概率语言集来表达调整后的情感得分及其概率密度,根据DS-PLWA算子进行融合得到最终评价结果。基于汽车之家论坛上
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