【摘 要】
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伴随网络购物的发展,如何将众多非结构化评论提炼加工,提取商家和用户关心的有价值信息成为商品评论文本情感分析的重点。研究在原有LDA模型基础上,以汽车购买评论作为数据研
【机 构】
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安徽工程大学计算机与信息学院,安徽工程大学生物与化学工程学院
【基金项目】
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安徽省提升计划一般基金资助项目(TSKJ2016B03)
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伴随网络购物的发展,如何将众多非结构化评论提炼加工,提取商家和用户关心的有价值信息成为商品评论文本情感分析的重点。研究在原有LDA模型基础上,以汽车购买评论作为数据研究背景,针对用户的'知觉评论'对用户购买行为的影响,将用户评论商品的信息及其与商家互评的信息纳入情感分布,同时关注到用户兴趣度随时间推移呈现下降趋势的规律,构建了UIB-LDA模型。经检验证明当样本取值在一定范围内,其查全率、查准率均明显优于传统LDA模型。
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