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基于子树相似度计算的网页评论提取算法研究
被引量：
5
1
作者
朱毅华
张超群
+4 位作者
曾通
吴龙凤
徐玛丽
王东波
李晓晖
《现代图书情报技术》
CSSCI
北大核心
2013年第11期52-59,共8页
将网页评论的识别与自动提取转化为DOM树结构中的子树循环体识别问题,提出一种基于网页DOM子树相似度计算的方法,从网页中<BODY>节点向下逐层遍历识别出满足约定条件的评论块节点树。针对目前DOM树相似度计算算法在评论提取方面...
将网页评论的识别与自动提取转化为DOM树结构中的子树循环体识别问题,提出一种基于网页DOM子树相似度计算的方法,从网页中<BODY>节点向下逐层遍历识别出满足约定条件的评论块节点树。针对目前DOM树相似度计算算法在评论提取方面的性能不足,本算法同时考虑树节点的标签与位置信息构建叶节点路径,通过求解两个DOM子树的叶节点路径相似度矩阵得到两个子树的相似度。比较其他几种基于DOM相似度计算方法和一种基于标签权重的网页评论提取方法在性能和效率上的差异。实验表明,基于本算法的网页评论提取方法具有较高的查准率和查全率,总体优于现有网页评论提取方法。
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关键词
DOM树
子树相似度
评论提取
原文传递
游客目的地印象分析
2
作者
成盟
《运筹与模糊学》
2022年第3期980-990,共11页
旅游目的地作为旅游活动开展的载体,近年来面临日趋增大的竞争压力。当前,中国各地区旅游品牌声誉度呈现发展不均衡的态势,怎样提升景区及酒店等旅游目的地美誉度,吸引优质游客、扩大品牌影响、提高竞争能力,成为各地区文旅主管部门和...
旅游目的地作为旅游活动开展的载体,近年来面临日趋增大的竞争压力。当前,中国各地区旅游品牌声誉度呈现发展不均衡的态势,怎样提升景区及酒店等旅游目的地美誉度,吸引优质游客、扩大品牌影响、提高竞争能力,成为各地区文旅主管部门和旅游相关企业关注的重点问题。游客满意度与目的地美誉度紧密相关,游客对旅游目的地的满意度越高,目的地美誉度就越大。本文通过分析景区及酒店等旅游目的地的游客互联网评价,在TF-IDF模型基础上,提出综合考虑词频与时间跨度的TF-ITH词汇热度计算模型,能够准确反映随时间变化的不同景区的游客评论热门词汇;引入预训练的Bert模型提取网评文本的观点,采用多元线性回归以MSE为评价指标来预测景区评分,为文本信息更加可观化提供一种新的方法;提出一种基于有效性的网络评论文本排序与筛选模型,能准确地剔除旅游目的地游客无效评论,从而为提升各地区旅游目的地的差异化竞争能力提供借鉴,进一步探索旅游目的地声誉塑造与维护的实现路径。
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关键词
TF-ITH模型
Bert模型
评论
观点
提取
细粒度情感分析
评论
有效性
差异化系数
下载PDF
职称材料
在线商品评论有用性主题分析及预测研究
被引量：
9
3
作者
张文
王强
+2 位作者
杜宇航
聂锟
李健
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2022年第10期2757-2768,共12页
随着电子商务的飞速发展,电商平台上的在线商品评论成为消费者在线购物时做出购买决策的重要参考,同时也是平台商家获取在线消费者真实关切的重要信息来源.然而,海量的良莠不齐的在线商品评论使得消费者和商家很难从中获取有价值的高质...
随着电子商务的飞速发展,电商平台上的在线商品评论成为消费者在线购物时做出购买决策的重要参考,同时也是平台商家获取在线消费者真实关切的重要信息来源.然而,海量的良莠不齐的在线商品评论使得消费者和商家很难从中获取有价值的高质量信息.一方面,本文在经典的主题分析LDA模型的基础之上提出了一种基于评论有用性的主题分析模型,即Help-LDA模型.相比与假定每条评论具有同等重要程度的LDA模型,Help-LDA模型根据评论有用性对不用评论赋予不同的权重,进而从有用性较高的评论中抽取出对于消费者更有用的决策信息.另一方面,本文基于Help-LDA模型提出了新的评论文本表示方法,并结合SVM方法进行评论有用性预测.通过收集大众点评网站在线评论进行的实验表明,Help-LDA模型能够从电商评论中高质量抽取在线消费者对于商家商品和服务的真实关切.并且基于Help-LDA模型的评论文本表示结合SVM方法能够显著提升在线评论有用性预测性能.
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关键词
在线商品
评论
主题分析
评论
有用性
评论
主题
提取
有用性预测
原文传递
题名
基于子树相似度计算的网页评论提取算法研究
被引量：
5
1
作者
朱毅华
张超群
曾通
吴龙凤
徐玛丽
王东波
李晓晖
机构
南京农业大学信息科学技术学院
出处
《现代图书情报技术》
CSSCI
北大核心
2013年第11期52-59,共8页
基金
教育部人文社会科学研究青年基金项目"基于信息生态学的网络舆情管理机制与平台研究"(项目编号:10YJC870053)
江苏高校哲学社会科学研究重点项目"涉农网络舆情的政府监管研究"(项目编号:2011ZDIXM027)的研究成果之一
文摘
将网页评论的识别与自动提取转化为DOM树结构中的子树循环体识别问题,提出一种基于网页DOM子树相似度计算的方法,从网页中<BODY>节点向下逐层遍历识别出满足约定条件的评论块节点树。针对目前DOM树相似度计算算法在评论提取方面的性能不足,本算法同时考虑树节点的标签与位置信息构建叶节点路径,通过求解两个DOM子树的叶节点路径相似度矩阵得到两个子树的相似度。比较其他几种基于DOM相似度计算方法和一种基于标签权重的网页评论提取方法在性能和效率上的差异。实验表明,基于本算法的网页评论提取方法具有较高的查准率和查全率,总体优于现有网页评论提取方法。
关键词
DOM树
子树相似度
评论提取
Keywords
DOM - Tree Sub - tree similarity Review extraction
分类号
TP393.092 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
游客目的地印象分析
2
作者
成盟
机构
贵州大学数学与统计学院
出处
《运筹与模糊学》
2022年第3期980-990,共11页
文摘
旅游目的地作为旅游活动开展的载体,近年来面临日趋增大的竞争压力。当前,中国各地区旅游品牌声誉度呈现发展不均衡的态势,怎样提升景区及酒店等旅游目的地美誉度,吸引优质游客、扩大品牌影响、提高竞争能力,成为各地区文旅主管部门和旅游相关企业关注的重点问题。游客满意度与目的地美誉度紧密相关,游客对旅游目的地的满意度越高,目的地美誉度就越大。本文通过分析景区及酒店等旅游目的地的游客互联网评价,在TF-IDF模型基础上,提出综合考虑词频与时间跨度的TF-ITH词汇热度计算模型,能够准确反映随时间变化的不同景区的游客评论热门词汇;引入预训练的Bert模型提取网评文本的观点,采用多元线性回归以MSE为评价指标来预测景区评分,为文本信息更加可观化提供一种新的方法;提出一种基于有效性的网络评论文本排序与筛选模型,能准确地剔除旅游目的地游客无效评论,从而为提升各地区旅游目的地的差异化竞争能力提供借鉴,进一步探索旅游目的地声誉塑造与维护的实现路径。
关键词
TF-ITH模型
Bert模型
评论
观点
提取
细粒度情感分析
评论
有效性
差异化系数
分类号
F59 [经济管理—旅游管理]
下载PDF
职称材料
题名
在线商品评论有用性主题分析及预测研究
被引量：
9
3
作者
张文
王强
杜宇航
聂锟
李健
机构
北京工业大学经济与管理学院
中国民航信息网络股份有限公司大数据技术部
浙江工商大学工商管理学院
出处
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2022年第10期2757-2768,共12页
基金
国家自然科学基金(72174018,71932002)
北京自然科学基金(9222001)
国家社科基金一般项目(20BGL058)。
文摘
随着电子商务的飞速发展,电商平台上的在线商品评论成为消费者在线购物时做出购买决策的重要参考,同时也是平台商家获取在线消费者真实关切的重要信息来源.然而,海量的良莠不齐的在线商品评论使得消费者和商家很难从中获取有价值的高质量信息.一方面,本文在经典的主题分析LDA模型的基础之上提出了一种基于评论有用性的主题分析模型,即Help-LDA模型.相比与假定每条评论具有同等重要程度的LDA模型,Help-LDA模型根据评论有用性对不用评论赋予不同的权重,进而从有用性较高的评论中抽取出对于消费者更有用的决策信息.另一方面,本文基于Help-LDA模型提出了新的评论文本表示方法,并结合SVM方法进行评论有用性预测.通过收集大众点评网站在线评论进行的实验表明,Help-LDA模型能够从电商评论中高质量抽取在线消费者对于商家商品和服务的真实关切.并且基于Help-LDA模型的评论文本表示结合SVM方法能够显著提升在线评论有用性预测性能.
关键词
在线商品
评论
主题分析
评论
有用性
评论
主题
提取
有用性预测
Keywords
online reviews
topic modeling
review helpfulness
help-LDA
review helpfulness prediction
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于子树相似度计算的网页评论提取算法研究
朱毅华
张超群
曾通
吴龙凤
徐玛丽
王东波
李晓晖
《现代图书情报技术》
CSSCI
北大核心
2013
5
原文传递
2
游客目的地印象分析
成盟
《运筹与模糊学》
2022
0
下载PDF
职称材料
3
在线商品评论有用性主题分析及预测研究
张文
王强
杜宇航
聂锟
李健
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2022
9
原文传递
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