【摘 要】
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丰富的电商领域的产品概念层次体系,有助于全面了解产品属性,进行产品信息的深度挖掘,从而进一步用于挖掘消费者需求,辅助商业决策等。传统的手工构建方法效率低、成本高。现
【机 构】
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南京理工大学信息管理系,杭州师范大学阿里巴巴复杂科学研究中心,江苏省数据工程与知识服务重点实验室（南京大学）
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丰富的电商领域的产品概念层次体系,有助于全面了解产品属性,进行产品信息的深度挖掘,从而进一步用于挖掘消费者需求,辅助商业决策等。传统的手工构建方法效率低、成本高。现今,海量的电商评论信息包含了大量的产品属性信息,能够用于构建产品概念层次体系。因此,文章以电商评论为数据来源,利用条件随机场抽取产品候选术语;然后结合深度学习与聚类方法生成产品的概念层次体系。该方法效率高,动态更新难度低,而且通用性比较强。实验结果表明:产品术语抽取的准确率、召回率以及F1值分别为:90.17%、70.87%、79.47%,生成的两层概念层次体系共包含87个概念。与已有概念层次体系相比,该概念体系层次清晰,易于理解,同时直接利用产品评论数据,获得的术语关注度高,更贴近产品评论挖掘的实际应用需要。
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