基于评论分析的商品推荐系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·论文的研究目的和研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 2 系统架构及多属性决策算法介绍 | 第15-21页 |
| ·系统框架介绍 | 第15-16页 |
| ·评价搭配抽取模块 | 第16页 |
| ·极性判断模块 | 第16-17页 |
| ·多属性决策算法 | 第17-20页 |
| ·问题的提出 | 第17-18页 |
| ·多属性决策介绍 | 第18页 |
| ·决策过程 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 评价搭配抽取模块 | 第21-27页 |
| ·评论的预处理 | 第21页 |
| ·评价搭配语义介绍 | 第21-22页 |
| ·评价搭配的定义 | 第21-22页 |
| ·评价对象和情感词的语义分析 | 第22页 |
| ·语义模式的引入 | 第22-25页 |
| ·问题的提出 | 第22页 |
| ·语法模式的构建 | 第22-25页 |
| ·隐式评价对象的抽取 | 第25页 |
| ·问题的提出 | 第25页 |
| ·隐式评价对象的定义 | 第25页 |
| ·隐式评价对象的抽取方法 | 第25页 |
| ·评价搭配的抽取过程 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 4 情感倾向判断模块 | 第27-40页 |
| ·常用算法综述 | 第27页 |
| ·建立情感词典 | 第27-29页 |
| ·hownet 知网情感词典 | 第28-29页 |
| ·情感词典的建立 | 第29页 |
| ·SO-PMI 法判断情感词的倾向 | 第29-32页 |
| ·SO-PMI 算法介绍 | 第29-32页 |
| ·原始极性的计算过程 | 第32页 |
| ·计算评价对象的最终倾向性 | 第32-34页 |
| ·整体评价的聚类 | 第34-39页 |
| ·问题的提出 | 第34-35页 |
| ·建立商品属性词典 | 第35-37页 |
| ·K-均值聚类算法 | 第37-38页 |
| ·利用 k 均值算法对极性进行聚类 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 5 实验结果及分析 | 第40-50页 |
| ·实验总体介绍 | 第40-43页 |
| ·实验内容 | 第40-41页 |
| ·评价标准 | 第41-42页 |
| ·实验环境 | 第42页 |
| ·实验语料 | 第42-43页 |
| ·实验 1：评价搭配抽取效果 | 第43页 |
| ·实验 2：隐式评价对象抽取 | 第43-44页 |
| ·实验 3：评价词的极性判断 | 第44-45页 |
| ·实验 4：评价词的最终极性 | 第45页 |
| ·实验 5：推荐系统设计与实现 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 6 总结与展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录 | 第57页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第57页 |
| B. 作者在攻读学位期间参与的项目目录 | 第57页 |
