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数据分析与知识发现  2017, Vol. 1 Issue (12): 74-83     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2017.0866
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基于情感语义特征抽取的在线评论有用性分类算法与应用
张艳丰(), 李贺, 彭丽徽, 侯力铁
吉林大学管理学院 长春 130022
Identifying Useful Online Reviews with Semantic Feature Extraction
Zhang Yanfeng(), Li He, Peng Lihui, Hou Litie
School of Management, Jilin University, Changchun 130022, China
全文: PDF (997 KB)   HTML ( 4
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

目的】针对中文网络平台在线评论, 提出一种用于过滤用户评论的有用性排序和分类模型, 辅助消费者做出购买决策。【方法】从在线评论情感语义的形式特征和内容特征两个方面, 提取影响在线评论有用性的6个指标属性进行量化计算, 采用灰色加权关联度分析方法构建在线评论有用性评价体系, 通过K-means聚类方法, 构建过滤用户在线评论的有用性分类模型。【结果】以亚马逊电子商务平台的手机在线评论为例, 通过计算召回率、准确率与F值, 验证了本文在线评论有用性分类算法的有效性。实验结果表明本方法能够有效辨别在线评论有用性, 尤其对极性评论具有很好的分类效果。【局限】样本、指标和电商平台的选择存在可扩展性。【结论】本方法具有较高的准确性和可靠性, 能够较好地对在线评论有用性进行排序和分类。

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作者相关文章
张艳丰
李贺
彭丽徽
侯力铁
关键词 灰色加权关联度在线评论分类模型有用性    
Abstract

[Objective] We propose a model to identify useful online Chinese reviews, which helps consumers make purchasing decisions. [Methods] First, we calculated six attributes affecting the usefulness of online reviews based on their form and content characteristics. Then, we constructed a usefulness evaluation system with the weighted grey relational degree analysis method. Finally, we created a model to retrieve useful online reviews with k-means clustering method. [Results] We examined the effectiveness of our model with online reviews from Amazon.com. The recall, precision and F values showed that our method could effectively identify the useful online reviews, and classify the polarity ones. [Limitations] The samples, metrics and e-commerce platforms could be further improved. [Conclusions] The proposed method could rank and classify online reviews accurately and reliably.

Key wordsWeighted Grey Relational Degree    Online Reviews    Classification Model    Usefulness
收稿日期: 2017-08-28      出版日期: 2017-12-29
ZTFLH:  G253 G202  
引用本文:   
张艳丰, 李贺, 彭丽徽, 侯力铁. 基于情感语义特征抽取的在线评论有用性分类算法与应用[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(12): 74-83.
Zhang Yanfeng,Li He,Peng Lihui,Hou Litie. Identifying Useful Online Reviews with Semantic Feature Extraction. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2017, 1(12): 74-83.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2017.0866      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2017/V1/I12/74
  在线评论有用性指标
属性 权重 产品词汇
特殊术语 0.10 商品指代(手机、宝贝等)、品牌名称(苹果、三星等)、专有名词(翻新机、品牌机等)
产品功能 0.25 商务功能、拍照功能、数据应用功能、音乐功能、游戏功能、GPS导航功能
产品性能 0.30 手机反应速度、扩展性、通信质量、电池
续航能力、信号收发能力
外观形态 0.15 材料、键盘类型、输入方式、机身大小、
设计、颜色
技术指标 0.20 CPU配置、网络制式、触屏方式、分辨率、尺寸、内存、存储扩展
  产品属性特征词汇及权重(部分)
属性 权重 示例
情感词 ω1 完美、爱、喜欢、还行、无感、还好、不好、信赖、多、满意、推荐、愉快、一般……(1 800个)
特殊关键词 ω2 啊、呢、吗、嘛、吖……(16个)
特殊符号 ω2 :)、:-)、^O^ 、O(∩_∩)O、\(^o^)/……(84个)
特殊句式 ω2 反问句、疑问句(统计?号), 感叹句(统计!号)
  情感强度表示词部分示例
属性 程度 修饰词
评论修饰词 极(E) 极、过、至、顶、最、最为、无比、极度、极其、极为、极端、万分、过分、分外、过于、至为
高(H) 太、挺、满、越、更、忒、特、多、够、蛮、殊、愈、甚、更、尤其、大为、越发、多么、深为、备加、十分、相当、特别、非常、格外、越加
中(M) 较、很、比较、较为、不太、不大、不很
低(L) 稍、略、多少、有点、略为、稍许、稍微、些许
  评论修饰词(部分)
重要程度 说明 标度f(x, y)
属性xy同等重要 xy对总目标的贡献相同 1
属性xy稍微重要 x的贡献稍大于y 3
属性xy明显重要 x的贡献明显大于y 5
属性xy特别重要 x的贡献特别明显大于y 7
属性xy极端重要 x的贡献以压倒优势大于y 9
属性xy介于各等
级之间
相邻两判断的折中 2,4,6,8
  各级指标矩阵比较标度
  在线评论有用性分类模型过滤过程
指标
样本
有用
投票
图片
数量
时效
产品
属性词
情感
强度
修饰
1 0.72 0 15 4.56 6.50 3.90
2 1.14 2 19 6.62 15.30 4.50
3 0.96 2 21 6.86 14.30 5.20
48 1.64 6 25 7.35 15.90 6.40
49 0.66 0 11 4.87 7.90 4.20
50 1.18 4 26 6.25 12.70 5.40
  待评价样本指标初始数据
指标
样本
有用
投票
图片
数量
时效
产品
属性词
情感
强度
修饰
关联
1 0.667 0.512 0.333 0.388 1.000 0.887 0.691
2 0.610 0.333 1.000 0.667 0.890 0.667 0.725
3 1.000 0.750 0.889 0.780 0.500 0.667 0.723
48 0.667 0.889 0.623 0.650 1.000 0.650 0.755
49 0.649 1.000 0.645 0.667 0.333 1.000 0.671
50 0.466 0.510 1.000 0.667 0.733 0.889 0.725
  实验样本关联系数和关联度值
  全部样本灰色加权关联度统计结果
  样本轮廓值与聚类类别数的关系
  类别数为2-5时每类的轮廓值分布图
  样本关联度K-means聚类结果
聚类结果 等级 中心点 样本编号(按有用性排序)
第1类(15个) 1 0.74783 48 32 24 37 18 12 42 28 44 7 4
15 10 22 34
第2类(14个) 2 0.72618 25 47 39 20 30 43 14 2 50 23
19 3 35 9
第3类(11个) 3 0.69391 13 45 16 6 21 31 1 40 27 29 38
第4类(10个) 4 0.66844 11 26 49 8 17 33 36 41 5 46
  实验样本聚类数据统计
聚类结果 Precision Recall F值
第1类 93.33%(14/15) 87.50%(14/16) 90.31%
第2类 78.57%(11/14) 84.62%(11/13) 81.48%
第3类 72.73%(9/12) 81.82%(9/11) 77.01%
第4类 100.00%(9/9) 90.00%(9/10) 94.74%
平均 86.16% 85.99% 86.07%
  实验样本分类性能评估
  准确率对比
  召回率对比
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