本文選題：圖書評(píng)論　切入點(diǎn)：數(shù)據(jù)挖掘　出處：《北方工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)信息越來越龐雜,迫切需要使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)文本進(jìn)行提取分析,以便得到有用信息。圖書評(píng)論中包含用戶對(duì)圖書產(chǎn)品屬性及購買過程的評(píng)價(jià)意見,如何從圖書評(píng)論中高效地提取到有價(jià)值的信息成為本文的研究重點(diǎn)。本文以亞馬遜和京東兩大網(wǎng)站的圖書評(píng)論為數(shù)據(jù)來源,研究圖書特征提取及情感分析中使用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),得到圖書評(píng)論挖掘結(jié)果,從而幫助消費(fèi)者及生產(chǎn)商作出科學(xué)的決策。本文首先通過分析網(wǎng)頁的標(biāo)簽規(guī)則,抽取網(wǎng)站上的圖書評(píng)論信息,構(gòu)建原始評(píng)論數(shù)據(jù)集;利用分詞及詞性標(biāo)注技術(shù)對(duì)該數(shù)據(jù)集做處理,構(gòu)建停用詞表,對(duì)停用詞進(jìn)行過濾,從而形成原始語料庫。然后,通過冗余詞表處理評(píng)論語句。使用Apriori算法,FP-Growth算法以及TF-IDF算法從評(píng)論中提取圖書特征進(jìn)行性能比對(duì)。以此為基礎(chǔ),改進(jìn)FP-Growth算法并挖掘圖書特征。接著,構(gòu)建情感詞典,對(duì)評(píng)論進(jìn)行觀點(diǎn)句識(shí)別,研究?jī)?yōu)化SVM特征選擇,進(jìn)行圖書評(píng)論粗粒度情感挖掘�；�于"雙向判定法"和情感詞典進(jìn)行評(píng)論細(xì)粒度情感挖掘,得到具體圖書特征的情感極性。最后,使用可視化技術(shù)展示圖書評(píng)論的挖掘結(jié)果,并計(jì)算用戶需求與圖書的匹配度,幫助消費(fèi)者作出購買決策。本文的主要研究成果:第一,通過構(gòu)建冗余詞表進(jìn)行冗余詞的匹配替換,降低了提取頻繁項(xiàng)集的冗余度。第二,通過改進(jìn)FP-Growth算法,將評(píng)論長(zhǎng)度權(quán)重加入算法的支持度計(jì)算中,并對(duì)提取到的特征進(jìn)行置信度排序,提高了算法的查全率和準(zhǔn)確率。第三,通過優(yōu)化SVM特征選擇,將評(píng)論星級(jí)作為向量特征加入模型構(gòu)建過程,提高了情感分析準(zhǔn)確度。第四,利用"雙向判定法"構(gòu)建情感關(guān)系,實(shí)現(xiàn)了圖書評(píng)論的細(xì)粒度情感分析。
[Abstract]:With the rapid development of the Internet, the network information is becoming more and more complex, so it is urgent to use the data mining technology to extract and analyze the network text. In order to get useful information. Book reviews contain users' comments on the attributes of book products and the purchase process, How to efficiently extract valuable information from book reviews has become the focus of this paper. This paper studies the data mining techniques used in book feature extraction and emotional analysis, and obtains the results of book review mining, which can help consumers and manufacturers to make scientific decisions. Extract the book comment information from the website, construct the original comment data set, use participle and part of speech tagging technology to process the data set, construct the stop word table, filter the stop word, and then form the original corpus. The Apriori algorithm and TF-IDF algorithm are used to extract the book features from the comments for performance comparison. Based on this, the FP-Growth algorithm is improved and the book features are mined. Then, the emotion dictionary is constructed. Point sentence recognition of comment, optimization of SVM feature selection, coarse-grained emotion mining of book review, and fine-grained emotion mining of comment based on "bidirectional judgment" and emotion dictionary, Finally, the visual technology is used to show the mining results of book reviews, and to calculate the matching degree between users' needs and books to help consumers make purchase decisions. The main research results of this paper are as follows: first, By constructing redundant vocabulary to match and replace redundant words, the redundancy of extracting frequent itemsets is reduced. Secondly, by improving the FP-Growth algorithm, the weight of comment length is added to the calculation of support degree of the algorithm. Thirdly, by optimizing the SVM feature selection, the comment star is added to the model construction process, which improves the accuracy of emotion analysis. By using the bidirectional judgment method to construct the emotional relationship, the fine granularity emotional analysis of book review is realized.
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1676998