基于三分网络的网络用户评论情感分析

【目的】通过投影双因素边权重的单顶点网络,反映节点间的间接联系。【方法】构建'用户–产品–情感标签'三分网络,拆分为三个二分网络进行网络结构分析,并基于三分网络投影方法,得到用户和产品两个情感单顶点网络。【结果】在用户与情感、产品与情感的双因素影响下,得到网易云音乐数据集中高权重相关节点的关联,以及曲风分类、热评歌曲、粉丝群体划分等信息。【局限】用户节点数较多,可视化技术有待提升。【结论】基于情感三分网络的形成、拆分与投影,本文对节点间的间接联系进行构建、梳理与呈现,提出一种新的网络情感分析视角。

基于情感分析的电商平台评论应用研究

传统的商品推荐算法忽略了消费者购买商品后的感受,而消费者在购物过程中更倾向于参考其他买家的意见,因此提出了基于情感分析的商品推荐算法,并应用于电商平台中。使用爬虫等技术获取电商平台用户评论信息,采用Word2vec技术制作适用于网络商品评论语言环境的情感词典,实现了一个基于淘宝的商品评论的推荐系统,并研究了评论有用性的方法框架,包括电商平台的评论信息获取、情感词典的制作、情感分析模型的搭建、分析结果的展示等方面。研究意义在于;针对用户评论的情感分析推荐算法仍处于探索阶段这一情况,提供了一种新的思路,并在实践中取得了一定的成果。