【摘 要】
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随着社交网络的日益庞大,各类评论信息产生的渠道和数量也飞速增长,通过人工阅读所有评论来了解口碑情况变得日益困难,所以构建一个精准的口碑评论分值预测模型对商家和用户
【机 构】
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广东工业大学自动化学院,广州大学广东省现代视听信息工程技术研究中心
【基金项目】
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广东省科技计划项目,项目编号:2015B010131014,2017B010125002
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随着社交网络的日益庞大,各类评论信息产生的渠道和数量也飞速增长,通过人工阅读所有评论来了解口碑情况变得日益困难,所以构建一个精准的口碑评论分值预测模型对商家和用户来说都显得日益重要。文章旨在对真实口碑评论数据进行分析挖掘和多维度特征提取,并构建一个基于多特征的加权融合模型对口碑评论的评分值进行预测。通过实验证明,在当前数据基础上,该模型可以有效地对口碑评论进行预测,相比传统方法,效果更好。
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