东北林业大学本科生毕业论文模板

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1、......毕业论文用户评论中产品特征的挖掘方法研究学生姓名:李焱专业班级:信息管理与信息系统2011级1班指导教师:王名扬副教授学院:信息与计算机工程学院2015年6月学习好帮手......用户评论中产品特征的挖掘方法研究摘要如今,随着我国互联网行业的良好发展,网络购物正在快速走进更多人的生活,同时用户评论成为消费者购买商品的重要参考。然而热销产品的评论数达上万条,消费者很难从评论中快速挖掘出有价值的信息。因此,基于用户评论的产品特征挖掘具有十分重要的意义。本文将用以发掘项集间内在关联特性的Apriori关联规则挖掘算法引入进来,在已经过分词处理

2、的用户评论数据中,挖掘频繁项集作为候选产品特征的集合。为消除无意义和冗余的候选特征,本文结合完备性剪枝、冗余性剪枝以及形容词邻近度剪枝等算法对候选产品特征进行筛选过滤,以提高产品特征的挖掘性能,得到更加准确的产品特征集。通过在三种不同商品的用户评论语料进行实验验证,发现基于形容词邻近度剪枝的方法的引入取得了更好的挖掘性能。该文的研究能够为用户购买商品提供参考,同时,也为生产商及代销商了解用户关心的产品特征,更好的促进产品销售提供帮助。关键词 产品特征;文本挖掘;关联规则;剪枝算法学习好帮手......ResearchontheApproacheso

3、fMiningProductFeaturesfromCustomerReviewsAbstractAtpresent,moreandmorepeoplebuythingsontheInternetwiththegooddevelopmentofInternetinChina.Atthesametime,customerreviewsbecomeimportantreferencesofcustomerwhentheybuythings.Becausethenumberofpopularproducts’reviewsismorethan10thou

4、sand,itisdifficultforcustomerstominingworthwhileinformationinreviewsquickly.Therefore,theresearchontheapproachesofminingproductfeaturesfromcustomerreviewsissignificant.ThepaperbringsinAprioriassociationruleminingalgorithmwhichisusedtodiscoverinternalassociationsbetweenitems.Mi

5、ningfrequentitemsetasproductfeaturesincustomers’reviewswhichhasbeensegmented.Afterthat,inordertodiminishmeaninglessandredundantfeatures,thepaperconductstheadjacentrulepruning,redundancypruningandtheadjectiveadjacentrulepruningwhichisnewlyaddedtofilterfromthecandidateproductfea

6、tures.Theapproachimprovestheminingalgorithmperformanceandgetsmorecorrectproductfeatureset.Thenthepaperdoesexperimentsinthreedifferentproducts’reviews,findingtheaddingoftheadjectiveadjacentrulepruningalgorithmprovidesbetterminingresults.Thebetterresultscanprovideareferenceforcu

7、stomerstopurchasemerchandise,andprovideproducersanddealerswithinformationthatwhatproductfeaturesaremoreconcernedbycustomerssoastopropelthesellingofproducts.Keywords productfeatures;textmining;associationrule;pruningalgorithm学习好帮手......目录摘要Abstract1前言11.1研究背景和意义11.1.1研究背景11.1.2

8、研究意义11.2国内外研究现状11.3研究内容及论文框架21.3.1研究内容21.3.2论文框架32产品特征的挖掘42.1

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