Please wait a minute...
Advanced Search
现代图书情报技术  2011, Vol. 27 Issue (12): 64-68     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2011.12.10
  情报分析与研究 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于文本挖掘的不同购物网站商品评论一致性研究
施国良, 石桥峰
河海大学商学院 南京 211100
Text Mining-based Consistency of Product Reviews in Different Shopping Websites
Shi Guoliang, Shi Qiaofeng
Business School, Hohai University, Nanjing 211100, China
全文: PDF (455 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 基于文本挖掘的理论,提出不同购物网站商品评论对比分析的方法,对不同购物网站同一商品评论是否一致进行研究。首先对商品单个特征的评论进行对比分析,然后衍生到商品的整体特征对比。研究发现,不同购物网站对同一商品的评论并不完全一致,这种不一致主要体现在商品特征上面,这说明商品评论会因为购物网站的不同而有所差异。
服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
石桥峰
施国良
关键词 商品评论购物网站文本挖掘    
Abstract:Based on the theory of text mining, this paper puts forward a contrast method of product reviews in different shopping websites, and makes analysis on whether the product reviews from different shopping websites are consistent. Firstly,this paper analyses the reviews of product feature one by one. Then, it makes contrast analysis from one product feature to total product features. The study discovers that the reviews of the same product from different shopping websites are not completely consistent, and this inconsistency mainly reflects in product features, which means product reviews will be different due to different shopping websites.
Key wordsProduct reviews    Shopping websites    Text mining
收稿日期: 2011-06-13      出版日期: 2012-02-02
: 

G350

 
  TP391

 
基金资助:

本文系教育部人文社会科学基金项目“组织间关系对软件外包联盟拓展市场能力的影响研究”(项目编号:10yjc630085)、江苏省教育厅哲学社会科学基金重点项目“企业国际化发展中技术平台战略选择研究”(项目编号:09SJD630003)和“211工程”三期重点学科建设项目(技术经济与管理)的研究成果之一。

引用本文:   
施国良, 石桥峰. 基于文本挖掘的不同购物网站商品评论一致性研究[J]. 现代图书情报技术, 2011, 27(12): 64-68.
Shi Guoliang, Shi Qiaofeng. Text Mining-based Consistency of Product Reviews in Different Shopping Websites. New Technology of Library and Information Service, 2011, 27(12): 64-68.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2011.12.10      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2011/V27/I12/64
[1] 孔亮,石磊,孙伯,等. Web评论主流观点提取及不同源数据的对比分析[J]. 计算机研究与发展, 2009,46(Z1):1-7.

[2] Li N,Wu D D.Using Text Mining and Sentiment Analysis for Online Forums Hotspot Detection and Forecast[J]. Decision Support Systems,2010,48(2):354-368.

[3] 李培. 产品评论挖掘的观点抽取和分类技术研究[D]. 重庆:重庆大学,2009.

[4] 沈陵峰. 网上产品评价的意见挖掘模型研究[D].合肥:中国科学技术大学,2010.

[5] 曹斌.互联网上旅游评论的情感分析及其有用性研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2008.

[6] Tsai F S, Kwee A T.Database Optimization for Novelty Mining of Business Blogs[J].Expert Systems with Applications,2011,38(9):11040-11047.

[7] Chang C W, Lin C T, Wang L Q.Mining the Text Information to Optimizing the Customer Relationship Management[J].Expert Systems with Applications,2009,36(2):1433-1443.

[8] Drewes B.Some Industrial Applications of Text Mining[J].StudFuzz,2005,185:233-238.

[9] Roussinov D, Zhao J L.Automatic Discovery of Similarity Relationships Through Web Mining[J].Decision Support Systems,2003,35(1): 149-166.

[10] Thorleuchter D,Poel D V d,Prinzie A.Mining Ideas from Textual Information[J].Expert Systems with Applications,2010,37(10):7182-7188.

[11] Turney P, Littman M. Measuring Praise and Criticism: Inference of Semantic Orientation from Association[J]. ACM Transactions on Information Systems, 2003,21(4):315-346.

[12] Liu B, Hu M, Cheng J. Opinion Observer: Analyzing and Comparing Opinions on the Web[C]. In: Proceedings of the 14th International World Wide Web Conference. Now York: ACM Press,2005:324-351.

[13] 钱杰, 网络评论观点的倾向性分析[D].杭州:浙江工业大学,2008.

[14] 王琦,唐世渭,杨冬青,等.基于DOM的网页主题信息自动提取[J].计算机研究与发展,2004,41(10):1786-1792.

[15] 张海燕.基于分词的中文文本自动分类研究与实现[D].长沙:湖南大学,2002.

[16] 姚晓娜.BBS热点话题挖掘与观点分析[D].大连:大连海事大学,2008.

[17] Hu M, Liu B. Mining Opinion Features in Customer Reviews[C].In: Proceedings of the 19th National Conference on Artificial Intelligence.San Jose:AAAI,2004:755-760.

[18] Riloff E, Wiebe J. Learning Extraction Patterns for Subjective Expressions[C]. In: Proceedings of the 2003 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. PA, USA: ACLS,2003:105-112.

[19] 娄德成. 基于 NLP技术的中文网络评论观点抽取方法的研究[D].上海:上海交通大学,2007.

[20] 娄德成,姚天昉.汉语句子语义极性分析和观点抽取方法的研究[J].计算机应用,2006,26(11):22-25.

[21] Xu K, Liao S S, Li J, et al. Mining Comparative Opinions from Customer Reviews for Competitive Intelligence[J]. Decision Support Systems,2010,50(4):743-754.
[1] 黄名选,蒋曹清,卢守东. 基于词嵌入与扩展词交集的查询扩展*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 115-125.
[2] 许光,任明,宋城宇. 西方媒体新闻中的中国经济形象提取*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(5): 30-40.
[3] 代冰,胡正银. 基于文献的知识发现新近研究综述 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(4): 1-12.
[4] 余传明, 王曼怡, 林虹君, 朱星宇, 黄婷婷, 安璐. 基于深度学习的词汇表示模型对比研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(8): 28-40.
[5] 夏天. 面向中文学术文本的单文档关键短语抽取 *[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(7): 76-86.
[6] 马建霞,袁慧,蒋翔. 基于Bi-LSTM+CRF的科学文献中生态治理技术相关命名实体抽取研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(2/3): 78-88.
[7] 杜建. 医学知识不确定性测度的进展与展望*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(10): 14-27.
[8] 关鹏,王曰芬. 国内外专利网络研究进展*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(1): 26-39.
[9] 黄名选,卢守东,徐辉. 基于加权关联模式挖掘与规则后件扩展的跨语言信息检索 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(9): 77-87.
[10] 杨亚楠,赵文辉,张健,谭珅,张贝贝. 基于多视图协同的政策文本可视化研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(6): 30-41.
[11] 张梦吉,杜婉钰,郑楠. 引入新闻短文本的个股走势预测模型[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(5): 11-18.
[12] 刘丽娜, 齐佳音, 张镇平, 曾丹. 品牌对商品在线销量的影响*——基于海量商品评论的在线声誉和品牌知名度的调节作用研究[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(9): 10-21.
[13] 张宁, 尹乐民, 何立峰. 网络股评“发布者-关注者”BSI与股票市场关联性研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(6): 1-12.
[14] 范馨月, 崔雷. 基于文本挖掘的药物副作用知识发现研究[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(3): 79-86.
[15] 汪强兵, 章成志. 融合内容与用户手势行为的用户画像构建系统设计与实现*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(2): 80-86.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 2015 《数据分析与知识发现》编辑部
地址:北京市海淀区中关村北四环西路33号 邮编:100190
电话/传真:(010)82626611-6626,82624938
E-mail:jishu@mail.las.ac.cn