一种基于网络评论小样本数据的群体情绪量化方法

作者：王玥^*; 龚莉萍; 刘汉涛; 李文藻

来源：物联网技术, 2022, 12(12): 98-100.

DOI：10.16667/j.issn.2095-1302.2022.12.027

• 评论群体情绪
• 评论数据
• 量化模型
• k-means
• 数据预处理
• 聚类算法

网络评论的生态环境具有复杂性特征,用户群体对购买商品的评论数据往往包含时间维度、使用感受及未来期望等信息,更为复杂。已有研究认为,通过分析用户群体评论的多维信息,可以一定程度量化评论群体情绪,帮助商家改进商品或者制定经营决策,也能够为其他买家提供指导。因此,本文在量化评论数据的基础上,利用k-means算法建模小规模评论数据聚类,提出一种对评论群体情绪量化的方法与机制,尝试为评论群体情绪识别提供量化依据与模型。

• 单位
  成都体育学院; 成都信息工程大学