【摘 要】
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目前,一些研究工作已使用评论中蕴含的情感信息对产品的销量进行预测,这些预测方法大部分偏重于评论的整体情感或情绪,忽略了产品特征的情感信息.针对这一问题,本文提出了一
【机 构】
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武汉大学 计算机学院,武汉,430072
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目前,一些研究工作已使用评论中蕴含的情感信息对产品的销量进行预测,这些预测方法大部分偏重于评论的整体情感或情绪,忽略了产品特征的情感信息.针对这一问题,本文提出了一种自适应的情感灰色预测模型(Adaptive Sentiment Grey Prediction Model,ASGPM).在预测时,首先通过条件随机场模型建立产品特征库,并量化情感词典中情感词的情感强度;然后从评论中计算产品多个特征的情感强度,每个特征的情感强度分别与产品销量建立自适应的灰色模型(Adaptive Multivariable Grey Model,AMGM),并进行销量预测;最后,将产品销量与多个销量预测结果通过ASGPM模型进行预测.实验结果表明,该预测方法销量的动态预测方法中具有较好的预测性能.
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