中文网络评论中产品特征提取方法研究

摘要：

针对中文网络客户评论中产品特征提取问题,提出采用FP增长算法获取候选产品特征集,再根据独立支持度、频繁项名词非特征规则及PMI阈值过滤技术对候选产品特征进行筛选,得到最终产品特征集,从而实现对中文网络客户评论中产品特征信息的自动挖掘.采用数据堂提供的手机评论语料,对该方法进行数据实验,实验结果可以验证该方法的有效性.

关键词：产品特征、特征提取、关联规则、评论挖掘

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家社会科学基金项目“差错管理气氛对企业创新行为的影响机理及对策研究”12CGL049;重庆市自然科学基金项目“基于在线社交网络的舆情演化及社会化协同过滤推荐算法研究”项目CSTC2011jjA40045的研究成果之一

在线出版日期：2014-02-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：70-73