基于关联规则和极性分析的商品评论挖掘
随着电子商务的迅速发展，消费者在网络上发表的关于商品的评价变得越来越多。但对于潜在的消费者或者商家来说，完全阅读这些评论十分困难。本文针对这一问题，提出一种基于关联规则和极性分析的商品评论挖掘算法。首先确定评论中消费者经常提及的商品特征，然后将所有评价特征的句子提取出来。 最后利用词与词之间的依存关系，准确定位每一个观点词的极性位置，计算该观点词在句子中的极性以及整个评论句的极性。实验表明，与人工标识的结果相比，该算法具有一定的合理性和有效性。
商品评论 关联规则 极性分析 句法分析 语义倾向性
倪茂树 林鸿飞
大连理工大学计算机科学与工程系,大连,116024
国内会议
苏州
中文
635-642
2007-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）