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基于商品评论的用户分类方法任务书

 2020-03-26 14:49:55  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

在电子商务蓬勃发展的网络环境下,越来越多的关于商品的主观性评论文本出现在各类购物网站上。

现如今,主流用户分析方法主要是基于用户的搜索记录、浏览记录等来源,但是对于用户评论的价值挖掘不够重视,用户评论包含了用户最直接主观的个人意向等信息,对商品推荐优化具有十分重大的意义。

这些商品评论文本包含了用户对商品的情感、满意度、购买意向、整体评价等重要信息,通过对这些信息进行挖掘分析,可以从中获取用户个人相关的用户画像。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

论据要充分支持论点;

理论、观点、概念表达要准确、清楚;
字数一般要求在10000字以上;
参考文献不少于15篇,其中外文文献2篇以上;

论文格式规范。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

第1-4周:收集和整理资料。


第5-6周:拟定提纲,提交开题报告。


第7-13周:撰写论文初稿和修改稿,保持与指导教师的沟通。

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4. 主要参考文献

[1]张卫. 互联网商品评论情感分析研究[M]. 重庆:重庆大学出版社,2016
[2]基于文本分类的商品评价情感倾向研究[D]. 杨思源.重庆大学,2014
[3]场景文本识别关键技术研究[D]. 尹芳.哈尔滨理工大学 2012
[4]短文本信息抽取若干技术研究[D]. 郑立洲.中国科学技术大学,2016
[5]基于微博平台的产品评论情感分类研究[D]. 张圣声.广州外语外贸大学, 2015
[6]面向社会化媒体用户评论行为的属性推断[D]. 刘云.山东大学, 2017
[7]点评类社区高效评论挖掘研究[D]. 徐箐.华南理工大学,2016
[8]点评类社区评论效用分类模型研究[J]. 谷斌,徐菁.图书馆学研究, 2015(06):19-25
[9]在线商品评论效用排序模型研究[J]. 李志宇.现代图书情报技术.,2013(04):62-68
[10]基于内容分析的评论组织方法研究[D]. 余文喆.华东师范大学,2015
[11]Extracting Product Features and Opinions from Reviews. Popescu A-M,et al. Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing EMNLP . 2005
[12]中文微博情感词典构建方法[J]. 周咏梅,阳爱民,林江豪. 山东大学学报(工学版), 2014(03):36-40
[13]文本情感分析在产品评论中的应用研究[D]. 魏慧玲.北京交通大学,2014
[14]Mining opinion features in customer reviews. Hu Min-qing,Liu Bing. Proceedings of the Association for the Advancement of Artificial Intelligence . 2004
[15]在线新闻评论的情感分析研究[D]. 张莹.南开大学,2014

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