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基于网络用户评论的评分预测模型研究
被引量:
8
1
作者
张红丽
刘济郢
+1 位作者
杨斯楠
徐健
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
2017年第8期48-58,共11页
【目的】通过网络用户评论,为评论网站构建有效的评分预测机制。【方法】提出基于网络用户评论的评分预测模型,该模型包括4个模块:网络用户评论获取模块、预测变量获取模块、预测分析模块以及预测结果评价模块。抓取30部不同类型的电影...
【目的】通过网络用户评论,为评论网站构建有效的评分预测机制。【方法】提出基于网络用户评论的评分预测模型,该模型包括4个模块:网络用户评论获取模块、预测变量获取模块、预测分析模块以及预测结果评价模块。抓取30部不同类型的电影评论数据,27部用于构建模型,3部用于检验模型。【结果】使用逐步回归方法筛选出变量:参与评分人数、参与评论人数、想要观看人数和电影正向评论情感均值,构建评分预测模型。使用3部电影验证,预测评分与IMDb评分相差最大值为0.0644,最小值为0.0227。【局限】在数据样本量、情感特征提取精度、模型普适性验证等方面有待进一步提升。【结论】该模型能够依据用户评论对评分进行有效预测,在网络水军探测方面也能发挥一定的作用。
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关键词
评分预测
情感分析
回归分析
电影评分
网络水军探测
原文传递
题名
基于网络用户评论的评分预测模型研究
被引量:
8
1
作者
张红丽
刘济郢
杨斯楠
徐健
机构
中山大学资讯管理学院
出处
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
2017年第8期48-58,共11页
基金
国家社会科学基金项目"用户评论情感分析及其在竞争情报服务中的应用研究"(项目编号:11CTQ022)
广东省科技专项"基于内容的科技文献分析服务平台"(项目编号:2016B030303003)的研究成果之一
文摘
【目的】通过网络用户评论,为评论网站构建有效的评分预测机制。【方法】提出基于网络用户评论的评分预测模型,该模型包括4个模块:网络用户评论获取模块、预测变量获取模块、预测分析模块以及预测结果评价模块。抓取30部不同类型的电影评论数据,27部用于构建模型,3部用于检验模型。【结果】使用逐步回归方法筛选出变量:参与评分人数、参与评论人数、想要观看人数和电影正向评论情感均值,构建评分预测模型。使用3部电影验证,预测评分与IMDb评分相差最大值为0.0644,最小值为0.0227。【局限】在数据样本量、情感特征提取精度、模型普适性验证等方面有待进一步提升。【结论】该模型能够依据用户评论对评分进行有效预测,在网络水军探测方面也能发挥一定的作用。
关键词
评分预测
情感分析
回归分析
电影评分
网络水军探测
Keywords
Rating Prediction
Sentiment Analysis
Regression Analysis
Movie Rating
"Water Army" Detection
分类号
G252 [文化科学—图书馆学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于网络用户评论的评分预测模型研究
张红丽
刘济郢
杨斯楠
徐健
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
2017
8
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