基于语义分析的评论文本挖掘与商品推荐
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第12页 |
| 1.2 研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外发展动态与研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 国外发展动态与研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 国内发展动态与研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 研究内容与方法 | 第16-18页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第18-19页 |
| 2 相关概念和理论 | 第19-24页 |
| 2.1 语义分析 | 第19-21页 |
| 2.1.1 语义角色标注 | 第19-20页 |
| 2.1.2 格语法 | 第20页 |
| 2.1.3 配价语法 | 第20-21页 |
| 2.2 聚类算法 | 第21-22页 |
| 2.2.1 k-means聚类算法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 层次聚类算法 | 第22页 |
| 2.3 词表示 | 第22-23页 |
| 2.3.1 独热码式向量表示 | 第22-23页 |
| 2.3.2 分布式向量表示 | 第23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于语义分析的商品推荐 | 第24-39页 |
| 3.1 商品推荐方法概要 | 第24-25页 |
| 3.2 评论文本采集及预处理 | 第25-30页 |
| 3.2.1 评论文本采集 | 第26-27页 |
| 3.2.2 评论文本预处理 | 第27-28页 |
| 3.2.3 浅层语义分析 | 第28-30页 |
| 3.3 商品购买者及使用者的确定 | 第30-34页 |
| 3.3.1 确定购买者及使用者 | 第30-32页 |
| 3.3.2 构建同义词词库 | 第32-34页 |
| 3.4 购买者的识别及推理 | 第34-35页 |
| 3.4.1 构建称谓自称对照关系库 | 第34-35页 |
| 3.4.2 购买者推理 | 第35页 |
| 3.5 构建商品特征向量 | 第35-37页 |
| 3.6 推荐商品 | 第37-38页 |
| 3.7 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 系统的实现及实验分析 | 第39-50页 |
| 4.1 商品推荐系统的实现 | 第39-44页 |
| 4.1.1 需求分析 | 第39页 |
| 4.1.2 系统构成及各模块的说明 | 第39-41页 |
| 4.1.3 推荐系统的实现 | 第41-44页 |
| 4.2 实验数据 | 第44-45页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第45-49页 |
| 4.3.1 实验结果 | 第45-48页 |
| 4.3.2 实验分析 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
