首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

结合商品标题和描述的在线评论特征词选择方法研究
引用本文:梁昌勇,王倩倩,陆文星,丁勇. 结合商品标题和描述的在线评论特征词选择方法研究[J]. 现代图书情报技术, 2011, 0(5): 49-54
作者姓名:梁昌勇  王倩倩  陆文星  丁勇
作者单位:合肥工业大学管理学院;
基金项目:国家自然科学基金项目“面向协同的制造企业知识建模与集成理论研究”(项目编号:70871034)的研究成果之一
摘    要:目前,国内外对在线评论特征词的研究很少考虑到卖家发布的商品标题和描述信息,这使得数据挖掘过程盲目,挖掘结果准确率不高。采用聚类分析方法,把商品标题和描述考虑进来,搭建三层挖掘模型对在线评论进行研究和分析,提出定位L-K-中心点算法。实验结果证明,该方法能提高挖掘的准确率,减少挖掘时间。

关 键 词:聚类  特征词  定位  K-中心点算法

The Online Comments Signature Words Selection with the Title and Description of Goods
Liang Changyong Wang Qianqian Lu Wenxing Ding Yong. The Online Comments Signature Words Selection with the Title and Description of Goods[J]. New Technology of Library and Information Service, 2011, 0(5): 49-54
Authors:Liang Changyong Wang Qianqian Lu Wenxing Ding Yong
Affiliation:Liang Changyong Wang Qianqian Lu Wenxing Ding Yong(School of Management,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China)
Abstract:
Keywords:Cluster analysis Signature words Location K-center-algorithm  
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号