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摘要
商品评论中含有大量的有用信息,这些信息对买方的购买行为和卖方的销售行为都有着显著的影响。商品特征作为网络评论中的关键信息,有重要的实际意义和研究价值。本文提出一种新的商品特征挖掘方法,该方法通过扩充用户词典来提升候选特征的准确性,同时引入同义词表对候选特征有效地剪枝,此外还提出情感指数的概念并以此作为从候选集中选择商品特征的依据,并从电商网站分别获取了手机和数码相机等四种商品的相关评论用于数值实验。实验结果显示该挖掘方法是可行的、有效的,不仅很好地提升现有研究结果的准确性,同时也为商品特征挖掘领域提供了新的研究思路。
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