基于复杂网络的在线评论情感倾向性分类

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1、乂蓮键＾２？大学ＤＡＬＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ损±享恆巧文ＭＡＳＴＥ民ＡＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ＂幽基于复杂网络的在线评论情感倾向性分类管理科学与工程学科专业＿＿＿作者姓名那曰萨教授指导教师答辩日期－．ｉ－．硕±学位论文基于复杂网络的在线评论情感倾向性分类ＳｅｎｔｉｍｅｎｔＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＦｏｒＯｎ化ｅＲｅｖｉｅｗｓＢａｓｅｄｏｎＣｏｍｐｌｅｘＮ＊ｋｅｔｗｏｉ作者姓名；张向阳学科：管理科学与工程、专业：

2、２１３１１０１８学号指导教师：那日萨完成日期：２０１６年６月０８日丈金巧义丈＃ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中己经注明引用巧容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体己经发表的研究成果，也不包含其他己申请一学位或其他用途使用过的成果。与我同工作的同志对本研究所做的贡献均臣在论文中做了明确的说明并表示了谢意。？．－Ｉ若有不实之处，本人愿意承捏相关法律责任。

3、学位论文题目：义；受來Ｗ挽筑心法Ｉ率怎橋卷絲Ｌ向於為至ｚ：向ｍ日期：（年（月／＜日作者签名ｖ孝—大连理工大学硕－上学位论文摘要随着ＷＥＢ技术和电子商务平台的迅速发展，网络购物逐渐成为消费者购物的潮流，消费者Ｗ在线评论的方式分享自己的购物经历，表达对产品或服务的偏好和体验。送些评论包含了消费者对产品，、卖家、厂家、物流等网购环节的情感倾向对于商家改进产品，提高服务质量，提升客户满意度具有重要的意义，同时对于消费者做出正确的购物决策也有很大的帮助。因此近年來，在线评论情感分析逐渐成为在线评论研究的热点问题，而其中的情感倾向

4、性分类作为情感分析的主要任务逐渐受到关注。本文Ｗ在线评论情感倾向性分类的研究为主线，结合复杂网络理论提出新的情感倾＞向性分类算法。主要从１＾（下兰个方面开展本文的硏究：首先，针对公共领域情感词典对专业领域词语、网络用语和新兴词语收录不全的问题，提出了将公共情感词典作为种子情感词典，Ｗ评论预料库中的形容词且未出现公共情感词典中作为候选情感词，利用信息论中的点互信息理论计算候选情感词和种子情感词的相关度来扩展公共领域情感词典，从而构建专业领域情感词典的算法。其次，针对传统情感分类算法中忽略文档词语语序和缺乏文档句法分析的问题提出了基于有向

5、网络的情感分类模型。该模型根据消费者在线评论，构建评论有向网络，从评论网络的拓扑性质和评论文档的语义内容出发建立在线评论情感倾向性分类模型。首先Ｗ词语共现理论为基础构建评论的有向网络，然后挖掘网络中具有情感信息的子网－络，将子网络中由程度词和否定词导致的情感偏移引入到韦伯费希纳定律中，提出了一种新的在线评论情感相似性计算方法ＤＮＳＡ（Ｄｉｒｅｃｔｅｄｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｓｙｎｔａｃｔｉｃａｎａｌｙｓｉｓ），利用该方法计算测试评论和训练中评论的相似度，选取相似度最大的前Ｋ条评论的多数类作为该评论的情感类别。再次，针对传统的基于词袋

6、模型的情感分类算法中忽略文档特征的语义相关性信息和文档结构信息，造成评论情感资源遗漏的问题，提出了基于复杂网络特征选择的情感倾向性分类模型一。首先利用复杂网络理论提出了种新的情感分类特征选择算法ＮＴＴＳ（Ｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ），该算法通过构建候选情感特征关系网络，利用，考虑节点的局部和全局重要性复杂网络中节点重要性评估理论，提山了利用网络节点的度中屯、性、接近中必性和介数中也性综合衡量节点重要性来选择情感分类特征的算法，然后结合经典机器学习算法ＳＶＭ、ＮＢ、ＮＮＥＴ实现在线评论的憎磁倾向性分类。

7、：最后，为了测试算法，Ｗ酒店评论和手机评论为实验数据。通过结果分析，发现这两种情感分类算法可Ｗ有效的实现在线评论的情感分类，面著提高情感分类的性能。关键词：复杂网络；情感分类；情感词典；特征选择－Ｉ－基于复杂网络的在线评论情感倾向性分类ＳｅｎｔｉｍｅｎｔＣｌａｓｓｉ巧ｃａｔｉｏｎＦｏｒＯｎｌｉｎｅ民ｅｖｉｅｗｓＢａｓｅｄｏｎＣｏｍｐｌｅｘＮ別ｗｏｒｋＡｂｓｔｒａｃｔ－ｔｈＷＥＢ１；ｅｃｈｎｏｌｏａｎｄＥＢｕｓｉｎｅｓｓｄｅｖｅｌｏｉ打ｏｎｌｉｎｅｓｈｏｉｎｉｓｍｉｎｔｒｅｎｄＷｉｇｙｐｇ，ｐｐｇ