【摘 要】
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随着网购的迅速普及,越来越多的用户选择线上购买商品及服务的方式满足自己个性化的需求,随之而来的是用户在线评论数量的急剧增加。已有研究表明,在线评论会影响用户的购买决策。因此,帮助用户从海量评论信息中提取商品相关信息,在考虑已购买用户体验的基础上对商品做出评价,辅助用户做出决策,是十分重要且必要的。本文在对商品评价、在线评论有用性、商品特征提取、情感分析等多个主题进行综述后,选取了在线评论全面性与相
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随着网购的迅速普及,越来越多的用户选择线上购买商品及服务的方式满足自己个性化的需求,随之而来的是用户在线评论数量的急剧增加。已有研究表明,在线评论会影响用户的购买决策。因此,帮助用户从海量评论信息中提取商品相关信息,在考虑已购买用户体验的基础上对商品做出评价,辅助用户做出决策,是十分重要且必要的。本文在对商品评价、在线评论有用性、商品特征提取、情感分析等多个主题进行综述后,选取了在线评论全面性与相关性、情感强度、评论文本长度、用户打分、评论距今时间跨度等指标,并使用商品特征提取、情感分析等方法对指标进行量化。然后,结合层次分析法和TOPSIS排序算法,计算在线评论有用性量化值。在对商品评价时,通过计算每条评论在商品各个特征维度的情感值,并使用该条评论的有用性量化值对情感值进行修正,以区分其对于商品评价过程的参考价值。最终,本文立足于全体数据集,对每个商品id建立模糊评价矩阵,并计算商品评价得分。通过对比商品评价值的相对大小,为用户决策提供可参考角度,进而实现了在充分考虑用户体验以及用户发声的基础上,完成了对商品的评价。本文的创新点有三点:（1）以往在进行商品评价的研究中,尽管已有研究在逐步完善,但其评价并未对数据本身做出处理,存在将时间较为久远等评论参与到了商品评价过程中。为此,本文在构建模糊评价矩阵时,使用了评论有用性对矩阵进行修正,更具有合理性;（2）对在线评论有用性指标中的商品特征个数和情感词个数指标进行了优化。区别于以往计算在线评论有用性时使用的商品特征个数和情感词个数指标,本文分别将其改进为综合考虑商品特征个数和商品特征重要性、以及使用情感分析计算情感强度的方法,这种改进不仅将其指标影响更加细化,同时将情感度量落地。这对于指标的完善和进一步的探索打下了基础;（3）本文使用情感词典以及定义规则的方法计算情感强度值,并使用F1值作为情感分类结果衡量的指标,通过使用随机森林结合不同向量进行情感分类,其所得结果的F1值与本文情感分析方法进行比较,证明了本文方法的准确性与可靠性。
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