【摘 要】
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针对在线用户评论中产品特征的提取和聚类问题进行了研究,提出一种改进的SimRank算法。将情感词-特征对放入二分网中,在二分网中使用改进后的SimRank算法计算特征词之间的相
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71401107,71774111)
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针对在线用户评论中产品特征的提取和聚类问题进行了研究,提出一种改进的SimRank算法。将情感词-特征对放入二分网中,在二分网中使用改进后的SimRank算法计算特征词之间的相似度;再通过谱聚类算法对特征相似度进行聚类,提取网络产品的特征集合。以某电脑评论为例,从中提取情感词-特征对进行研究。实验结果显示,改进后的算法准确率更高。改进后的特征相似度检测方法可以作为检测特征相似度的有效方法,实验采用在线产品的评论语料。实验结果表明,使用改进后的SimRank相似度对特征词进行聚类提取出特征更加准确。
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