【摘 要】
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如今网络购物用户规模不断上升,评论数据成为消费者进行购买决策的主要依据。同时,商家需要利用评论明确用户。消费者没有充足时间、合适语言进行商品评论成为一个亟待解决的问题。然而,仅有少数网购平台在评论页面提供标签,只能说明商品局部特点,没有体现用户个性化需求。论文通过分析用户评论中彰显用户个性化的语言描述特点,不同种类商品的描述方面差异,设计能够自动生成个性化评论标签的算法,用标签充分体现商品特点与用
【基金项目】
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内蒙古自然科学基金项目“社交平台事件舆论危机中用户语言行为意图挖掘研究”（编号：2020MS07018）； 内蒙古自治区科技计划项目“食品安全溯源系统中基于区块链的数据存储与访问控制研究”（编号：2019GG376）资助；
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如今网络购物用户规模不断上升,评论数据成为消费者进行购买决策的主要依据。同时,商家需要利用评论明确用户。消费者没有充足时间、合适语言进行商品评论成为一个亟待解决的问题。然而,仅有少数网购平台在评论页面提供标签,只能说明商品局部特点,没有体现用户个性化需求。论文通过分析用户评论中彰显用户个性化的语言描述特点,不同种类商品的描述方面差异,设计能够自动生成个性化评论标签的算法,用标签充分体现商品特点与用户需求。将单个用户作为研究对象,其全部评论作数据集,在TextRank模型中加入词性-句法特征分析,捕获用户评论语言描述风格的内在联系。对比单独使用TextRank模型等三个成熟模型生成标签,算法效果更好。
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