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基于Web评论挖掘的动态竞争情报分析研究(下)——算法设计与实验分析 被引量：4
1
作者 张玉峰 何超 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2012年第7期47-50,42,共5页
针对当前竞争情报分析算法无法有效地处理结构类型多样的Web评论信息,研究并设计了基于Web评论挖掘的动态竞争情报分析算法进行语义层面的情报分析,获取深层次的动态竞争情报。该算法主要由评论内容识别与抽取、语义关联挖掘、文本语义... 针对当前竞争情报分析算法无法有效地处理结构类型多样的Web评论信息,研究并设计了基于Web评论挖掘的动态竞争情报分析算法进行语义层面的情报分析,获取深层次的动态竞争情报。该算法主要由评论内容识别与抽取、语义关联挖掘、文本语义极性分析3个部分组成。实验结果表明,该算法能够显著地提高情报分析的准确率和效率,实现深层次的评论挖掘和情报知识发现。 展开更多
关键词 情报分析 算法 web评论 信息挖掘 竞争情报
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基于NMF的Web评论情感分类方法研究
2
作者 任静 刘立波 《电脑知识与技术》 2016年第6X期167-170,共4页
Web评论研究技术中,其情感分析就是将评论的情感极性进行褒贬分类的过程。本文将非负矩阵分解(nonnegative matrix decomposition,NMF)和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合,构造出一种基于NMF的支持向量机(NMF-SVM)分类算... Web评论研究技术中,其情感分析就是将评论的情感极性进行褒贬分类的过程。本文将非负矩阵分解(nonnegative matrix decomposition,NMF)和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合,构造出一种基于NMF的支持向量机(NMF-SVM)分类算法。该算法利用NMF对初始的"词—文档"向量矩阵进行有效降维,提取潜在语义,最后利用支持向量机对重新构造的"词-文本"向量模型进行情感分类。实验结果证明,该分类算法的准确率优于比传统的SVM算法,具有一定应用价值。 展开更多
关键词 web评论 情感极性分类 非负矩阵分解 支持向量机
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基于NMF的Web评论情感分类方法研究
3
作者 任静 刘立波 《电脑知识与技术（过刊）》 2016年第18期167-170,共4页
Web评论研究技术中,其情感分析就是将评论的情感极性进行褒贬分类的过程。本文将非负矩阵分解(nonnegative matrix decomposition,NMF)和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合,构造出一种基于NMF的支持向量机(NMF-SVM)分类算... Web评论研究技术中,其情感分析就是将评论的情感极性进行褒贬分类的过程。本文将非负矩阵分解(nonnegative matrix decomposition,NMF)和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合,构造出一种基于NMF的支持向量机(NMF-SVM)分类算法。该算法利用NMF对初始的“词—文档”向量矩阵进行有效降维,提取潜在语义,最后利用支持向量机对重新构造的“词-文本”向量模型进行情感分类。实验结果证明,该分类算法的准确率优于比传统的SVM算法,具有一定应用价值。 展开更多
关键词 web评论 情感极性分类 非负矩阵分解 支持向量机
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基于Web评论挖掘的动态竞争情报分析研究(上)——问题分析与模型构建 被引量：10
4
作者 张玉峰 何超 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2012年第6期63-66,共4页
面对网络中日益丰富的用户评论信息,利用评论挖掘技术对其进行智能化的自动分析,获取非传统意义上的动态竞争情报,对于企业竞争战略的制定和竞争优势的保持具有重要意义。文章在详细分析Web评价挖掘技术研究现状和当前竞争情报分析存在... 面对网络中日益丰富的用户评论信息,利用评论挖掘技术对其进行智能化的自动分析,获取非传统意义上的动态竞争情报,对于企业竞争战略的制定和竞争优势的保持具有重要意义。文章在详细分析Web评价挖掘技术研究现状和当前竞争情报分析存在问题的基础上,将Web评论挖掘融入企业竞争情报分析之中,构建了基于Web评论挖掘的动态竞争情报分析模型,阐述了模型中各个模块的主要功能及其实现策略。 展开更多
关键词 竞争情报 情报分析 模型 web评论挖掘
原文传递
一种Web评论自动抽取方法 被引量：12
5
作者 刘伟 严华梁 +1 位作者 肖建国 曾建勋 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第12期3220-3236,共17页
Web用户评论是许多重要应用的信息来源,比如公众舆情的检测与分析,Web用户评论必须从网页中准确地抽取出来.用户生成内容(user-generated content)不受页面模板的限制,这就给Web数据抽取提出了新的挑战:首先,不同用户评论内容的不一致... Web用户评论是许多重要应用的信息来源,比如公众舆情的检测与分析,Web用户评论必须从网页中准确地抽取出来.用户生成内容(user-generated content)不受页面模板的限制,这就给Web数据抽取提出了新的挑战:首先,不同用户评论内容的不一致性严重影响了评论记录在DOM树和视觉上的相似性;其次,评论内容在DOM树中是一棵复杂的子树,而且彼此之间在DOM树中的结构相差巨大.为了解决这两个问题,提出了一种完整的解决方案,使用多种技术来实现对用户评论内容的抽取.抽取过程分为两个步骤,基于深度加权的树相似性算法评论记录首先从网页中抽取出来,然后通过比较DOM树中节点的一致性,将纯粹的用户评论内容从评论记录中抽取出来.在多个新闻网站和论坛网站上的实验结果表明,该方法可以达到较高的准确度和效率. 展开更多
关键词 web用户评论 结构化数据记录 web数据抽取
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基于WEB用户产品评论的企业竞争情报挖掘实证研究 被引量：11
6
作者 陈元 赵静 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2016年第4期80-85,共6页
从web用户产品评论角度构建企业竞争情报挖掘应用模型,获取企业产品竞争情报。从竞争情报5个工作流程角度分析了web用户产品评论的情报价值,构建了模型的web用户产品评论采集模块、清理模块、挖掘模块和应用模块,并以小米4手机为例进行... 从web用户产品评论角度构建企业竞争情报挖掘应用模型,获取企业产品竞争情报。从竞争情报5个工作流程角度分析了web用户产品评论的情报价值,构建了模型的web用户产品评论采集模块、清理模块、挖掘模块和应用模块,并以小米4手机为例进行实证验证。研究表明,web用户产品评论具有良好的情报价值,实证证明了模型能有效挖掘基于web用户产品评论的竞争情报,并应用于企业产品分析。 展开更多
关键词 web用户产品评论 挖掘 企业竞争情报 实证分析
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基于中英文平行语料库的Web产品评论挖掘 被引量：1
7
作者 赵衍 《上海管理科学》 CSSCI 2012年第5期42-46,共5页
本文以中英文平行语料库为基础,设计了一种跨语种的Web产品评论挖掘系统。将该系统应用于高尔夫(golf)轿车的产品性能挖掘,并对挖掘结果进行了分析和评价。
关键词 web产品评论挖掘 数据挖掘 平行语料库 高尔夫轿车
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