检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2017年第2期53卷 21-26,31页

作者：丁东付晓东岳昆昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 云南大学信息学院昆明650091

随着电子商务领域的迅速发展,在线商品评价规模日益庞大,评价质量参差不齐,用户难以筛选有用评价信息做出购买决策,因此如何有效识别高质量评价信息成为重要议题。以在线商品评价的有用性投票为基础定义评价质量,使用贝叶斯网络表示在... 详细信息

随着电子商务领域的迅速发展,在线商品评价规模日益庞大,评价质量参差不齐,用户难以筛选有用评价信息做出购买决策,因此如何有效识别高质量评价信息成为重要议题。以在线商品评价的有用性投票为基础定义评价质量,使用贝叶斯网络表示在线商品评价的相似性及不确定性,通过对在线商品评价信息进行多维度特征统计,构建在线商品评价质量评估模型,使用概率推理机制对在线商品评价质量进行分类预测,并给出评价质量分类置信度。在真实数据集上验证模型有效性及高效性。

关键词：在线商品评价评价质量评价特征贝叶斯网络概率推理

来源：评论

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基于贝叶斯网络的在线商品评价质量评估方法研究

基于贝叶斯网络的在线商品评价质量评估方法研究

引用

作者：丁东昆明理工大学

学位级别：硕士

在线商品评价是网络用户对在线商品服务进行主观或客观的自我印象阐述,可以辅助用户做出购买决策,影响着用户消费行为并具有口头营销作用。然而,在线商品评价规模日益庞大,评价质量参差不齐,用户难以筛选有用评价信息,因此如何有效识别... 详细信息

在线商品评价是网络用户对在线商品服务进行主观或客观的自我印象阐述,可以辅助用户做出购买决策,影响着用户消费行为并具有口头营销作用。然而,在线商品评价规模日益庞大,评价质量参差不齐,用户难以筛选有用评价信息,因此如何有效识别高质量评价信息成为重要议题,但在线评价质量评估问题中仍存在一些不足,例如需要进一步挖掘影响评价质量的有效特征、评估方法中回归分析的推测性与传统分类方法所得结果刻板性等。有用性投票是网络用户对评价有用性的标注信息,代表广大网络用户的观点,相对客观,且数据量大、容易获取,并且本身为量化信息。因此本文以在线商品评价的有用性投票为基础定义评价质量,并从元特征维度、追加评价维度、语法维度、情感维度、可读性维度、商家维度选取评价特征并同时加入了商品评价数、商品评价有用性投票数,以此为基础使用贝叶斯网络构建在线商品评价质量评估模型。论文使用BIC评分函数衡量模型结构的优劣,并使用K2算法寻找在线商品评价质量评估模型结构,再通过最大似然估计学习模型参数,使用团树推理算法预测在线商品评价质量类别并给出类别权重值。通过真实数据集,本文以平均准确率、平均召回率、F-Measure为指标,验证了商品评价数、商品评价有用性投票数两个特征的有效性并验证了多分类模型的适用性,通过对比不同特征数的模型建立时间以及不同推理算法的评估时间阐述了模型构建算法和推理算法的效率。最后,我们设计并开发了淘宝商品评价爬取及处理原型系统和基于贝叶斯网络的在线商品评价质量评估原型系统分别用于获取并处理本文所需数据集以及建立在线商品评价质量评估模型并评估所需在线商品评价信息。

关键词：在线商品评价评价质量评价特征贝叶斯网络概率推理

来源：评论

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二型模糊理论扩展及其在线商品评价应用

二型模糊理论扩展及其在线商品评价应用

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作者：杜薇东南大学

学位级别：硕士

随着国内Internet使用人数的增加,利用Internet进行网络购物并以银行卡付款的消费方式已渐流行,市场份额也在快速增长,电子商务网站也层出不穷。电子商务已经渗透到我们生活中的各个领域。在线商品评价是电子商务的关键技术。由于消费... 详细信息

随着国内Internet使用人数的增加,利用Internet进行网络购物并以银行卡付款的消费方式已渐流行,市场份额也在快速增长,电子商务网站也层出不穷。电子商务已经渗透到我们生活中的各个领域。在线商品评价是电子商务的关键技术。由于消费者对在线商品的评价都带有主观性和不确定性,而基于二型模糊集的二型模糊系统已经成为处理不确定性、模糊性和不精确性建模问题的成功方法。本文对基于二型模糊系统的评价模型进行研究并将其应用到商品推荐系统。二型模糊集的降型是二型模糊系统应用中的重要部分。能够最快地解决区间二型模糊集的降型问题是很重要的。为了提高计算效率,目前为止,许多种迭代算法相继被提出。KM算法是计算区间二型模糊集质心常用的方法,尽管研究已表明KM算法迭代过程是单调收敛且呈现出超指数收敛,然而KM算法需要多次迭代才能够达到收敛,而且每次迭代需要大量的数值计算。因此,本文首先针对KM算法的计算量大、计算时间长等缺点,对KM算法进行了拓展,提出改进的区间二型模糊集降型方法。本文提出的新算法N-EIASC是在EIASC算法的基础上进行改进的,主要从算法的初始条件、算法过程和终止判断条件几个方面进行优化,并通过数值模拟表明新算法N-EIASC的计算效率比现有的几种算法都高。其次,针对二型模糊评价应用,提出了一种改进的二型TOPSIS方法,弥补了传统TOPSIS方法不能处理不确定性数据的缺陷,将二型模糊集引入TOPSIS方法。而且针对现有二型TOPSIS方法中由于Rank公式的引入而导致不能始终保持数据二型模糊集的缺陷,给出了“正理想解”和“负理想解”的新定义,避免了信息的丢失,而且对计算过程也进行了优化,通过N-EIASC算法计算能够提高计算效率,计算步骤中也不再采用复杂的距离公式计算,采用更简洁的计算公式,使得计算效率更高。通过算例表明改进的二型TOPSIS方法比现有二型TOPSIS方法的优越性。最后,将区间二型模糊集的降型法与改进的二型TOPSIS法相结合应用到在线商品评价中。结果表明二型模糊系统评价方法用于商品推荐的合理性。本文用二型模糊系统解决在线商品评价问题,不仅可以促进二型模糊系统的理论研究,而且可以为电子商务的个性化提供决策支持。

关键词：区间二型模糊集降型算法优劣解距离法(TOPSIS) 在线商品评价

来源：评论

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网络服装评价指标体系构建和男女装描述词差异研究

网络服装评价指标体系构建和男女装描述词差异研究

引用

作者：宋梦怀华中师范大学

学位级别：硕士

本文以天猫商城男女装评价为研究对象,通过词频统计和问卷调查,探讨了男女装描述词使用的差异。运用数据统计的方法,辅以问卷分析软件,从男女装描述词使用整体情况、覆盖率、高频描述词、低频描述词、共用和独用描述词、描述词对应的指... 详细信息

本文以天猫商城男女装评价为研究对象,通过词频统计和问卷调查,探讨了男女装描述词使用的差异。运用数据统计的方法,辅以问卷分析软件,从男女装描述词使用整体情况、覆盖率、高频描述词、低频描述词、共用和独用描述词、描述词对应的指标词多个角度进行比较,归纳了男女装描述词使用及消费者关注男女装指标的共同点与差异。第一部分,概述了在线商品评价、网络服装评价和商品描述词的研究现状和存在的问题,并且简单介绍了本文的研究思路,包括研究对象与样本、研究过程与工具以及研究方法。第二部分,对男女装评价文本进行标注与挖掘,抽取指称关键词和描述关键词,构建服装评价指标体系,给后文男女装指标词匹配提供参考。第三部分,利用中文信息处理相关技术对男女装描述词词频进行分别统计,在此基础上从男女装描述词使用整体情况、覆盖率、高频描述词、低频描述词、共用和独用描述词多个角度进行比较,分析出男女装描述词使用的共同点与差异,并在服装评价指标体系的帮助下匹配出男女装描述词对应的指标词,进而得出消费者对男女装指标关注的共同点与差异,最后借助《网络服装评价书写情况与购买影响因素调查问卷》的结论进行验证。最后一部分是结语,主要是对本文核心观点进行总结,结合学界对网络服装评价的研究现状,重申本研究的创新特点和实际意义,同时指出局限与不足,为后继学者的相关研究指明方向。

关键词：在线商品评价网络服装评价网络服装评价指标体系服装描述词词频统计

来源：评论

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