数据挖掘方法在评论分类中的应用研究

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3、、职称：左亚尧副教授校外导师姓名、职称；纪友庆工程师学科（专业）或领域名称：计算机技术’学生所属学院：计算机学院论文答辩日期二０—六年五月：，ＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｆｏｒＭａｓｔ：ｅｒｓＤｅｇｒｅｅｏｆＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆｙＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇ）ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＳｔｕｄｙｏｎＲｅｖｉｅｗＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＤａｔａＭｉｎｉｎｇＡｐｐｒｏａｃｈＣａｎｄｉｄａｔｅ：ＬｉＪｉｅｕｎｊ

4、Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＺｕｏＹａｙａｏＭａｙ２０１６ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＧｕａｎｇｄｏ打ｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＧｕａｎｚｈｏｕＧｕａｎｄｏｎＰ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ５１０００６ｇ，ｇｇ，，摘要．摘要随着互联网的快速发展和普及一，网络已经成为人们生活不可或缺的部分。人们通过互联网看书、视频、学习、讨论、购物时常常会在相关页面上留下关于该页面主题的评论。特别地，消费者在电商网站上进行网购之后都会留下关于购买产品

5、的评论信息。目前，随着网络上的评论信息剧増，评论数据的有效利用问题己经越来越收到人们的关注。面对大量的评论数据，如何从中挖掘到有用的信息对网站用户、服务商、生产商都有着重要的意义。然而页面上的评论信息属于非结构他数据，一个预定义的数据模型也就是代表评论数据本身并没有。由于评论数据的不规则性和不明确性、，使得其相对于按字段存储在数据库的数据难Ｗ用传统的程序进行分析统计或归纳。如何从海量的评论数据中提取有用的信息Ｗ方便用户、服务商和生产商有效、快捷地利用是本文主要探讨的问题。本文的主要任务包括对评论数据进行的情感分类和进行基

6、于价值分类。对于ｆ一论的情感分类，文本提出种基于情感词抽取和点互信息的非监督学习方法。其中，、。对句子进行分词词性识别并从中抽取情感词，减少了分类时噪声的引入通过计算情感词和范例词的一ＰＭＩ值得出个评论文档的情感倾向。对于用户而言，评论数据情感倾向并不能满足评论阅读者的需求一，因此提出种基于引入指向特征的最大赌模型方法对评论数据进行价值分类。该方法认为评论数据中有价值的信息除了与文本长度、是否存在描述性词语等特征相关还与评论文本量否指向主题相关。提出一种基于ＩＰ树的文本指向识别方法，，对识别结果作为特征引入到模型训练中实验

7、证明该方法构造的分类器具有较好的分类效果。关键词：情感分类；价值分类；语义倾向；点互信息；最大滴模型；指代识别ＩＡＢＳＴＲＡＣＴＡＢＳＴＲＡＣＴＷｉｔｈｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄｐｏｐｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＩ打ｔｅｒｎｅｔ，ｔｈｅ打ｅｔｗｏｒｋｈａｓ＇ｂｅｃｏｍｅａ打ｉｎｄｉｓｅｎｓａｂｌｅａｒｔｏｆｅｏｌｅｓｌｉｖｅｓ．ＰｅｏｐｌｅｒｅａｄｂｏｏｋｓｖｉａｔｈｅＩ打ｔｅｍｅｔｖｉｄｅｏｐｐ，，ｐｐｌｅａｍｄｉｓｃｕｓｓｏｆｔｅ打ｌｅａｖｅ

8、ａａｅｏ打ｔｈｅ．ｔｏｐｉｃｃｏｍｍｅ打ｔｏ打ｔｈｅｒｅｌｅｖａ打ｔａｅｗｈｅｎ，，